DBMS > JaguarDB vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften JaguarDB vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,09
Rang	#356	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	2,75
Rang	#107	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

www.jaguardb.com

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

www.jaguardb.com/support.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

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

Entwickler

DataJaguar, Inc.

Google

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2011

2014

2018

Aktuelle Version

3.3 July 2023

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL V3.0

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

the server part. Clients available in other languages

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Java
Python
R
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

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

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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