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DBMS > LeanXcale vs. PouchDB vs. searchxml vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. PouchDB vs. searchxml vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessensearchxml  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APIDBMS for structured and unstructured content wrapped with an application serverSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Document StoreNative XML DBMS
Suchmaschine
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,29
Rang#291  Overall
#41  Key-Value Stores
#132  Relational DBMS
Punkte2,28
Rang#115  Overall
#21  Document Stores
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#7  Native XML DBMS
#25  Suchmaschinen
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.leanxcale.compouchdb.comwww.searchxml.net/­category/­productsspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationpouchdb.com/­guideswww.searchxml.net/­support/­handoutsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerLeanXcaleApache Software Foundationinformationpartners gmbhApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015201220152014
Aktuelle Version7.1.1, Juni 20191.03.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScriptC++Scala
Server BetriebssystemeServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)WindowsLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesja infoüber Viewsjanein
SQL infoSupport of SQLja infothrough Apache DerbyneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Scala
JavaScriptC++ infomost other programming languages supported via APIsJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresView Functions in JavaScriptja infoon the application servernein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDBkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
ja infosychronisation to multiple collectionskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinMehrere Lese-, ein Schreibprozessnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinDomain, group and role-based access control at the document level and for application servicesnein

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
LeanXcalePouchDBsearchxmlSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Combining operational and analytical databases in a single platform
26. Mai 2017, Cordis News

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

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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

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

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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