DBMS > MonetDB vs. MySQL vs. Riak KV vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften MonetDB vs. MySQL vs. Riak KV vs. Spark SQL vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

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

Website

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

dev.mysql.com/doc

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

MonetDB BV

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2004

1995

2009

2014

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

8.3.0, Jaenner 2024

3.2.0, Dezember 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 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

C und C++

Erlang

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
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

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

mit proprietären Erweiterungen

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

proprietäre Syntax

Erlang

nein

Java Stored Procedures

Triggers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

kein "single point of failure"

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

yes, using Riak Security

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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