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Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. NuoDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenNuoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityNuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID TransaktionenSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,94
Rang#207  Overall
#96  Relational DBMS
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websitewww.circonus.com/solutions/time-series-database/www.3ds.com/­nuodb-distributed-sql-databasespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.circonus.com/irondb/category/getting-starteddoc.nuodb.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerCirconus LLC.Dassault Systèmes infooriginally NuoDB, Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720132014
Aktuelle VersionV0.10.20, January 20183.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC und C++C++Scala
Server BetriebssystemeLinuxgehostet infoAmazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infotext, numeric, histogramsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)jaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, in LuaJava, SQLnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenAutomatic, metric affinity per nodedynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knotenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenconfigurable replication factor, datacenter awareja infoManaged transparently by NuoDBkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infotunable commit protocolnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoMVCCja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoTemporary tablenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinStandard SQL Rollen und Rechtenein

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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
IRONdbNuoDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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