DBMS > atoti vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

atoti.io

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

spark.apache.org/sql

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

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

Entwickler

ActiveViam

Microsoft

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2014

2009

Aktuelle Version

V12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

yes, utilizing Spark Core

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

keine

Source-Replica Replikation

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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