DBMS > Ignite vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,09
Rang	#60	Overall
	#7	Key-Value Stores
	#35	Relational DBMS

Punkte	1202,10
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	22,86
Rang	#35	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#252	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

dev.mysql.com/doc

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

trafodion.apache.org

Entwickler

Apache Software Foundation

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

1995

2014

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

8.0.29, April 2022

3.2.0, Oktober 2021

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java, .Net

C und C++

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

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

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

proprietäre Syntax

nein

Java Stored Procedures

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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