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Vergleich der Systemeigenschaften MonetDB vs. Spark SQL vs. Trafodion

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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

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.monetdb.org

spark.apache.org/sql

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

MonetDB BV

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2004

2014

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

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

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

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

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

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

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9. Dezember 2021, Datanami

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

Q&A: The Revival of the Column-Oriented Database
19. August 2022, TDWI

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3. April 2024, InfoWorld

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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14. Juli 2014, Datanami

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2. November 2016, KDnuggets

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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