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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSwayDB  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenAn embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storageTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSKey-Value StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,16
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#382  Overall
#59  Key-Value Stores
Websiteignite.apache.orgspark.apache.org/­sqlswaydb.simer.autrafodion.apache.org
Technische Dokumentationapacheignite.readme.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software FoundationApache Software FoundationSimer PlahaApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201420182014
Aktuelle VersionApache Ignite 2.63.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoGNU Affero GPL V3.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, Java, .NetScalaScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like DML and DDL statementsneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteHDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
Java
Kotlin
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinneinJava Stored Procedures
Triggersyes (cache interceptors and events)neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CorekeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenyes (replicated cache)keinekeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenyes (compute grid and hadoop accelerator)neinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinAtomic execution of operationsACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSecurity Hooks for custom implementationsneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
IgniteSpark SQLSwayDBTrafodion
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

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

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

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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