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Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Transwarp StellarDB

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Name	NSDb  Xaus Vergleich ausschliessen	Spark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen	STSdb  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp StellarDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes	Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten	Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie	A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Relational DBMS	Key-Value Store	Graph DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,08 Rang #369   Overall #40   Time Series DBMS	Punkte 18,04 Rang #33   Overall #20   Relational DBMS	Punkte 0,10 Rang #357   Overall #51   Key-Value Stores	Punkte 0,07 Rang #371   Overall #39   Graph DBMS
Website	nsdb.io	spark.apache.org/­sql	github.com/­STSSoft/­STSdb4	www.transwarp.cn/­en/­product/­stellardb
Technische Dokumentation	nsdb.io/­Architecture	spark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler		Apache Software Foundation	STS Soft SC	Transwarp
Erscheinungsjahr	2017	2014	2011
Aktuelle Version		3.5.0 ( 2.13), September 2023	4.0.8, September 2015
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2.0	Open Source Apache 2.0	Open Source GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java, Scala	Scala	C#
Server Betriebssysteme	Linux macOS	Linux OS X Windows	Windows
Datenschema		ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	yes: int, bigint, decimal, string	ja	ja Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein
Sekundärindizes	all fields are automatically indexed	nein	nein
SQL Support of SQL	SQL-like query language	SQL-like DML and DDL statements	nein	SQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte	gRPC HTTP REST WebSocket	JDBC ODBC	.NET Client API	OpenCypher
Unterstützte Programmiersprachen	Java Scala	Java Python R Scala	C# Java
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	nein
Triggers		nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	yes, utilizing Spark Core	keine	horizontal partitioning
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten		keine	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein		nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	Using Apache Lucene	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		nein	nein	yes
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Weitere Ressourcen
	NSDb	Spark SQL	STSdb	Transwarp StellarDB
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