DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. Spark SQL vs. ToroDB

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Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

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

Website

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

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

Entwickler

Microsoft

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2014

2016

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

All properties auto-indexed by default

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

nein

Triggers

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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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

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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