DBMS > Hawkular Metrics vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. PieCloudDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. PieCloudDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPP

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,32
Rang	#289	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.hawkular.org

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.openpie.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

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

Entwickler

Community supported by Red Hat

LeanXcale

Microsoft

OpenPie

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2015

2010

2014

Aktuelle Version

V12

2.1, Jänner 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

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

nein

through Apache Derby

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

C
Java
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PL/SQL
Python
R

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

user defined functions

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

User Roles and pluggable authentication with full SQL Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

PieCloudDB, OpenPie's flagship product, is a cutting-edge cloud-native data warehouse....
» mehr

Competitive advantages

Extreme Elastic: PieCloudDB utilizes a cutting-edge eMPP cloud-native architecture...
» mehr

Typical application scenarios

PieCloudDB is ideal for Data mining applications that require extreme scalability...
» mehr

Key customers

Sail-Cloud China Shipbuilding Group Haizhou System Soochow Securities etc.,
» mehr

Licensing and pricing models

PieCloudDB Community Edition: Community License, Free Download, Self-Hosted Deployment；...
» 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

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

Copilot in Azure SQL Database in Private Preview
27. März 2024, InfoQ.com

Microsoft unveils Copilot for Azure SQL Database
27. März 2024, InfoWorld

Azure SQL Database migration to OCI - resources estimation and migration approach
11. Januar 2024, Oracle

Expand the limits of innovation with Azure data
21. März 2024, Microsoft

Why migrate Windows Server and SQL Server to Azure: ROI, innovation, and free offers
25. April 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk