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Vergleich der Systemeigenschaften OpenQM vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

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

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

docs.voltdb.com

Entwickler

Rocket Software, originally Martin Phillips

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1993

2014

2020

2010

Aktuelle Version

3.4-12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Scala

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

with some exceptions

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

SQL-like query language

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

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

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

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