DBMS > MySQL vs. RavenDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften MySQL vs. RavenDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

www.mysql.com

ravendb.net

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

ravendb.net/docs

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

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Hibernating Rhinos

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

1995

2010

2015

2014

1987

Aktuelle Version

8.3.0, Jaenner 2024

5.4, Juli 2022

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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 und C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (RQL)

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

Erlang

nein

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

Authorization levels configured per client per database

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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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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