DBMS > JaguarDB vs. Postgres-XL vs. Riak TS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften JaguarDB vs. Postgres-XL vs. Riak TS vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

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

Website

www.jaguardb.com

www.postgres-xl.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.jaguardb.com/support.html

www.postgres-xl.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

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

Entwickler

DataJaguar, Inc.

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

2014

Aktuelle Version

3.3 July 2023

10 R1, Oktober 2018

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache 2.0

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

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Linux
OS X

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

distributed, parallel query execution

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Basho open-sources its Riak TS database for the Internet Of Things
5. Mai 2016, TechCrunch

Best open source databases for IoT applications
26. Mai 2017, Open Source For You

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

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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