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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Ignite vs. Sadas Engine vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

apacheignite.readme.io/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

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

Entwickler

ActiveViam

Apache Software Foundation

SADAS s.r.l.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2006

2014

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

8.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++, Java, .Net

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

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

Multidimensional Expressions (MDX)

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

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

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Best use of cloud: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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

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

GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023
1. Juni 2023, Datanami

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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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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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