DBMS > InterSystems Caché vs. Spark SQL vs. STSdb vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften InterSystems Caché vs. Spark SQL vs. STSdb vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A multi-model DBMS and 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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Document Store
Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,86
Rang	#203	Overall
	#34	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

www.intersystems.com/products/cache

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

surrealdb.com

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

InterSystems

Apache Software Foundation

STS Soft SC

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

1997

2014

2011

2022

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

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

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

ACID

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

Access rights for users, groups and roles

nein

yes, based on authentication and database rules

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

InterSystems Unveils Caché 2015
26. Januar 2019, International Spectrum Magazine

Defense Health Agency Awards Four Points Technology $39 Million for Intersystems Software Licenses and Maintenance
21. September 2023, ClearanceJobs

AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP Lead Cloud DBMS Market: Gartner
12. Februar 2022, CRN

Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future
24. Juni 2022, IBM

Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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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SD Times Open-Source Project of the Week: SurrealDB
10. Mai 2024, SDTimes.com

Meet Tobie Morgan Hitchcock, CEO & Co-Founder Of SurrealDB
25. April 2024, TechRound

Cloud, privacy and AI: Trends defining the future of data and databases
27. September 2023, Sifted

SurrealDB raises $6M for its database-as-a-service offering
4. Januar 2023, TechCrunch

Introducing SurrealDB: A Quantum Leap in Database Technology
11. September 2023, TechRound

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