DBMS > Hyprcubd vs. PostGIS vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. PostGIS vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Hyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessen	PostGIS  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen	Spark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
	Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
Kurzbeschreibung	Serverless Time Series DBMS	Spatial extension of PostgreSQL	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.	Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Spatial DBMS	Relational DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle		Relational DBMS	Document Store Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 21,72 Rang #29   Overall #1   Spatial DBMS	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS	Punkte 18,04 Rang #33   Overall #20   Relational DBMS
Website	hyprcubd.com (offline)	postgis.net	www.postgres-xl.org	spark.apache.org/­sql
Technische Dokumentation		postgis.net/­documentation	www.postgres-xl.org/­documentation	spark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler	Hyprcubd, Inc.			Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr		2005	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB	2014
Aktuelle Version		3.4.2, Februar 2024	10 R1, Oktober 2018	3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source GPL v2.0	Open Source Mozilla public license	Open Source Apache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	ja	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Go	C	C	Scala
Server Betriebssysteme	gehostet		Linux macOS	Linux OS X Windows
Datenschema	ja	ja	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja time, int, uint, float, string	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja	ja XML type, but no XML query functionality	nein
Sekundärindizes	nein	ja	ja	nein
SQL Support of SQL	SQL-like query language	ja	ja distributed, parallel query execution	SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte	gRPC (https)		ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen			.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl	Java Python R Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	benutzerdefinierte Funktionen	benutzerdefinierte Funktionen	nein
Triggers	nein	ja	ja	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten		ja basierend auf PostgreSQL	horizontale Partitionierung	yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten		ja basierend auf PostgreSQL		keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	ACID MVCC	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	nein	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	token access	ja basierend auf PostgreSQL	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	nein
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
	Hyprcubd	PostGIS	Postgres-XL	Spark SQL
DB-Engines Blog Posts		Spatial database management systems 6. April 2021, Matthias Gelbmann alle anzeigen
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten				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 Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming 1. Juni 2024, Towards Data Science Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 1. April 2024, Simplilearn Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) 17. März 2024, Yahoo Singapore News bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk