DBMS > IBM Db2 vs. Spark SQL vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 vs. Spark SQL vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

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

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	144,89
Rang	#7	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	20,07
Rang	#35	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#370	Overall
	#35	Graph DBMS
	#19	Object oriented DBMS

Website

www.ibm.com/analytics/db2

spark.apache.org/sql

velocitydb.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEPGG

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

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

IBM

Apache Software Foundation

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

1983

Version für Großrechner

2014

2011

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

3.4.0 ( 2.13), April 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Windows

Any that supports .NET

Datenschema

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

JDBC
ODBC

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Java
Python
R
Scala

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Based on Windows Authentication

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1. Januar 2023, sparkbyexamples.com

Spark SQL "case when" and "when otherwise"
7. Februar 2023, sparkbyexamples.com

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VelocityDB
22. Mai 2018, dbdb.io

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