DBMS > Prometheus vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Prometheus vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL vs. ToroDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	3,95
Rang	#80	Overall
	#42	Relational DBMS

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

Website

prometheus.io

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

prometheus.io/docs

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

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

Entwickler

SAP

früher Sybase

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2015

1992

2014

2016

Aktuelle Version

17, Juli 2015

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mittels Federation

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. März 2024, AWS Blog

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, Oracle

OpenTelemetry vs. Prometheus: You can’t fix what you can’t see
29. März 2024, IBM

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

bereitgestellt von Google News

SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now!
11. Juli 2023, CybersecurityNews

SAP Again Named a Leader in 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems
16. Dezember 2021, SAP News

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

Rimini Street expands support beyond SAP and Oracle
21. Mai 2016, InsideSAP

Securing SAP with AWS Network Firewall: Part 2 – Managed Rules | Amazon Web Services
17. Juli 2023, AWS Blog

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

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk