DBMS > H2GIS vs. Qdrant vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften H2GIS vs. Qdrant vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Spatial extension of H2

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

www.h2gis.org

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

www.h2gis.org/docs/home

qdrant.tech/documentation

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

CNRS

Qdrant

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2013

2021

2014

2011

1999

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Rust

Scala

Server Betriebssysteme

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

JDBC
ODBC

.NET Client API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Python
R
Scala

C#
Java

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

basierend auf H2

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

Collection-level replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

basierend auf H2

Key-based authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

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