DBMS > IBM Cloudant vs. JaguarDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Cloudant vs. JaguarDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A fully ACID in-memory object graph database

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,73
Rang	#108	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	0,09
Rang	#356	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,03
Rang	#378	Overall
	#51	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

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

Website

www.ibm.com/products/cloudant

www.jaguardb.com

origodb.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

www.jaguardb.com/support.html

origodb.com/docs

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

Entwickler

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

DataJaguar, Inc.

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2015

2009

under the name LiveDB

2014

Aktuelle Version

3.3 July 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

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

Erlang

C++

the server part. Clients available in other languages

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Role based authorization

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

IBM Code Engine and IBM Cloudant: Serverless Data and Infrastructure
16. August 2021, ibm.com

Intro to Enterprise Cloud Storage: How to Set Up a Cloudant Database
1. Dezember 2014, Linux.com

Cloudant Best (and Worst) Practices — Part 1
18. März 2019, ibm.com

IBM Expands Cloud Database Services with Kubernetes
26. September 2019, EnterpriseAI

IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider
22. März 2014, App Developer Magazine

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

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

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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