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DBMS > PostGIS vs. Postgres-XL vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften PostGIS vs. Postgres-XL vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NamePostGIS  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessenVoltDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungSpatial extension of PostgreSQLBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMSVerteilte In-Memory NewSQL RDBMS infoVerwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte21,72
Rang#29  Overall
#1  Spatial DBMS
Punkte0,53
Rang#254  Overall
#117  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte1,47
Rang#157  Overall
#73  Relational DBMS
Websitepostgis.netwww.postgres-xl.orgspark.apache.org/­sqltrafodion.apache.orgwww.voltdb.com
Technische Dokumentationpostgis.net/­documentationwww.postgres-xl.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.htmldocs.voltdb.com
EntwicklerApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HPVoltDB Inc.
Erscheinungsjahr20052014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB201420142010
Aktuelle Version3.4.2, Februar 202410 R1, Oktober 20183.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 201911.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGPL v2.0Open Source infoMozilla public licenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCCScalaC++, JavaJava, C++
Server BetriebssystemeLinux
macOS
Linux
OS X
Windows
LinuxLinux
OS X infofor development
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaja infoXML type, but no XML query functionalityneinnein
Sekundärindizesjajaneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaja infodistributed, parallel query executionSQL-like DML and DDL statementsjaja infonur einen Teil von SQL 99
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Erlang infonicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript infoNode.js
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte FunktionenneinJava Stored ProceduresJava
Triggersjajaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenja infobasierend auf PostgreSQLhorizontale Partitionierungyes, utilizing Spark CoreShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infobasierend auf PostgreSQLkeineja, durch HBaseMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels user defined functions und HBasenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinjanein infoFOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoMVCCneinACIDACID infoTransaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja infoDatenzugriffe werden vom Server serialisiert
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoSnapshots und Command Logging
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infobasierend auf PostgreSQLBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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
PostGISPostgres-XLSpark SQLTrafodionVoltDB
DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

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16. Juli 2022, Embedded Computing Design

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

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28. Januar 2016, The New Stack

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

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