DBMS > MySQL vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften MySQL vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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 general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

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

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

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

www.mysql.com

spark.apache.org/sql

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

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

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

1995

2015

2014

2019

Aktuelle Version

8.3.0, Jaenner 2024

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

C und C++

Erlang

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
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

mit proprietären Erweiterungen

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

Clojure
Java

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

nein

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.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
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