DBMS > ObjectBox vs. Percona Server for MongoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften ObjectBox vs. Percona Server for MongoDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,52
Rang	#254	Overall
	#39	Document Stores

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

Website

objectbox.io

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

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

Entwickler

ObjectBox Limited

Percona

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2015

2014

Aktuelle Version

3.4.10-2.10, November 2017

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2

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++

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

via In-Memory Engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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