DBMS > Ignite vs. searchxml vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. searchxml vs. Spark SQL vs. STSdb

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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.

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	3,64
Rang	#89	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#386	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

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

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

ignite.apache.org

www.searchxml.net/category/products

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

www.searchxml.net/support/handouts

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

Entwickler

Apache Software Foundation

informationpartners gmbh

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2014

2011

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

1.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, Java, .Net

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C++

most other programming languages supported via APIs

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

on the application server

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

sychronisation to multiple collections

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

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

Security Hooks for custom implementations

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

nein

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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

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

ArcGIS and Apache Log4j Vulnerabilities
22. Mai 2023, Esri

bereitgestellt von Google News

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

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

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

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