DBMS > Machbase Neo vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

machbase.com

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

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

Entwickler

Machbase

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2013

2014

2011

2020

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
Python
R
Scala

C#
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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