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DBMS > PlanetScale vs. Spark SQL vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften PlanetScale vs. Spark SQL vs. Transwarp KunDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NamePlanetScale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTranswarp KunDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungScalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of VitessSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,59
Rang#151  Overall
#70  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#344  Overall
#151  Relational DBMS
Websiteplanetscale.comspark.apache.org/­sqlwww.transwarp.cn/­en/­product/­kundb
Technische Dokumentationplanetscale.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerPlanetScaleApache Software FoundationTranswarp
Erscheinungsjahr20202014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoScala
Server BetriebssystemeDocker
Linux
macOS
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLja infomit proprietären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAda
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoproprietäre Syntaxneinja
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Corehorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infonicht für MyISAM Storage Engineneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID at shard levelneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Enginejaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollenneinja

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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Weitere Ressourcen
PlanetScaleSpark SQLTranswarp KunDB
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PlanetScale Ranked Number 188 Fastest-Growing Company in North America on the 2023 Deloitte Technology Fast ...
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5. April 2024, Tracxn

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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