DBMS > HBase vs. HyperSQL vs. Kdb vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. HyperSQL vs. Kdb vs. Spark SQL vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

Hoch performantes Time Series DBMS

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

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

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

Website

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

code.kx.com

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2008

2001

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

2011

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

2.7.2, Juni 2023

3.6, Mai 2018

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

nein

table attribute 'grouped'

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (q)

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

Java, SQL

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

DB-Engines Blog Posts

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