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Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. QuestDB vs. Spark SQL

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NameIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenQuestDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.A high performance open source SQL database for time series dataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,64
Rang#89  Overall
#13  Key-Value Stores
#48  Relational DBMS
Punkte2,48
Rang#115  Overall
#9  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteignite.apache.orgquestdb.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationapacheignite.readme.io/­docsquestdb.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software FoundationQuestDB Technology IncApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201520142014
Aktuelle VersionApache Ignite 2.63.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open 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++, Java, .NetJava (Zero-GC), C++, RustScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaja infoschema-free via InfluxDB Line Protocolja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL with time-series extensionsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C infoPostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust infoover HTTP
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinnein
Triggersyes (cache interceptors and events)neinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontal partitioning (by timestamps)yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenyes (replicated cache)Source-replica replication with eventual consistencykeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID for single-table writesnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infothrough memory mapped filesnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSecurity Hooks for custom implementationsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
IgniteQuestDBSpark SQL
Specific characteristicsRelational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr
Competitive advantagesHigh ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr
Typical application scenariosFinancial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr
Key customersBanks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr
Neuigkeiten

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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
IgniteQuestDBSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

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QuestDB snares $12M Series A with hosted version coming soon
3. November 2021, TechCrunch

SQL Extensions for Time-Series Data in QuestDB
11. Januar 2021, Towards Data Science

QuestDB gets $12M Series A funding amid growing interest in time-series databases
3. November 2021, SiliconANGLE News

Read the Pitch Deck Database Startup QuestDB Used to Raise $12 Million
11. November 2021, Business Insider

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

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

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

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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