DBMS > mSQL vs. OpenQM vs. OrigoDB vs. SpaceTime vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften mSQL vs. OpenQM vs. OrigoDB vs. SpaceTime vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A fully ACID in-memory object graph database

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

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

Website

hughestech.com.au/products/msql

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

origodb.com

www.mireo.com/spacetime

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

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

Entwickler

Hughes Technologies

Rocket Software, originally Martin Phillips

Robert Friberg et al

Mireo

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1994

1993

2009

under the name LiveDB

2020

2014

Aktuelle Version

4.4, Oktober 2021

3.4-12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

C#
C++
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Fixed-grid hypercubes

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Real-time block device replication (DRBD)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights can be defined down to the item level

Role based authorization

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Higher Education PS rules out ghost students before PAC
29. November 2018, diggers.news

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk