DBMS > LevelDB vs. Spark SQL vs. SurrealDB vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Spark SQL vs. SurrealDB vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Punkte	0,86
Rang	#203	Overall
	#34	Document Stores
	#18	Graph DBMS

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

Website

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

surrealdb.com

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

Technische Dokumentation

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

Google

Apache Software Foundation

SurrealDB Ltd

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2011

2014

2022

2020

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Rust

C++

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Java
Python
R
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes, based on authentication and database rules

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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