DBMS > JaguarDB vs. OpenQM vs. Spark SQL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften JaguarDB vs. OpenQM vs. Spark SQL vs. TempoIQ

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Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

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

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Vektor DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#14	Vektor DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

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

Website

www.jaguardb.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

spark.apache.org/sql

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.jaguardb.com/support.html

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

Entwickler

DataJaguar, Inc.

Rocket Software, originally Martin Phillips

Apache Software Foundation

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2015

1993

2014

2012

Aktuelle Version

3.3 July 2023

3.4-12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL V3.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

the server part. Clients available in other languages

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

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

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

ACID

nein

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights can be defined down to the item level

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

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