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Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Spark SQL vs. SQream DB vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSQream DB  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Datena GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloadsKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,29
Rang#291  Overall
#41  Key-Value Stores
#132  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,70
Rang#227  Overall
#104  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#360  Overall
#52  Key-Value Stores
Websitewww.leanxcale.comspark.apache.org/­sqlsqream.comgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.sqream.com
EntwicklerLeanXcaleApache Software FoundationSQream TechnologiesSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2015201420172011
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232022.1.6, Dezember 20224.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
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.
ImplementierungsspracheScalaC++, CUDA, Haskell, Java, ScalaC#
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
LinuxWindows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja, ANSI Standard SQL Typesja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesneinneinnein
SQL infoSupport of SQLja infothrough Apache DerbySQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
JDBC
ODBC
.Net
JDBC
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Scala
Java
Python
R
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinuser defined functions in Pythonnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Corehorizontal and vertical partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein

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
LeanXcaleSpark SQLSQream DBSTSdb
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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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I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
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26. Juli 2023, Datanami

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