DBMS > Kinetica vs. Snowflake vs. Spark SQL vs. SQream DB vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Snowflake vs. Spark SQL vs. SQream DB vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	121,33
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

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

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.kinetica.com

docs.snowflake.net/manuals/index.html

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

docs.sqream.com

Entwickler

Kinetica

Snowflake Computing Inc.

Apache Software Foundation

SQream Technologies

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2012

2014

2017

2020

Aktuelle Version

7.1, August 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2022.1.6, Dezember 2022

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

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, C++

Scala

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

nein

user defined functions in Python

nein

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

similar concept for controling cloud resources

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

horizontal and vertical partitioning

Sharding

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Snowflake is the DBMS of the Year 2021
3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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