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Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Spark SQL vs. VoltDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.h2database.com

spark.apache.org/sql

www.voltdb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.voltdb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Thomas Mueller

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2005

2014

2010

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11.3, April 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

Java, C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nur einen Teil von SQL 99

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Java
Python
R
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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24. Januar 2024, TechTarget

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

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28. Januar 2016, The New Stack

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