DBMS > Hazelcast vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

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

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	6,87
Rang	#55	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

hazelcast.com

spark.apache.org/sql

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

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Hazelcast

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2008

2014

2019

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Java
Python
R
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

Triggers

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

keine

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 or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Role-based access control

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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