DBMS > InterSystems Caché vs. SpaceTime vs. Spark SQL vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften InterSystems Caché vs. SpaceTime vs. Spark SQL vs. TimesTen

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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

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#392	Overall
	#8	Spatial DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

www.intersystems.com/products/cache

www.mireo.com/spacetime

spark.apache.org/sql

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com

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

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

InterSystems

Mireo

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

1997

2020

2014

1998

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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++

Scala

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

C#
C++
Python

Java
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Fixed-grid hypercubes

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Real-time block device replication (DRBD)

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

by means of logfiles and checkpoints

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

Benutzer 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

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9. Juli 2016, Data Science Central

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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