DBMS > Quasardb vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. STSdb vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Quasardb vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. STSdb vs. VelocityDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed, high-performance timeseries database

Open Source Time Series DBMS

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

quasar.ai

siridb.com

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

velocitydb.com

Technische Dokumentation

doc.quasar.ai/master

docs.siridb.com

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

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

quasardb

Cesbit

Apache Software Foundation

STS Soft SC

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2009

2017

2014

2011

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Windows

Any that supports .NET

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

Numeric data

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Java
Python
R
Scala

C#
Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Cryptographically strong user authentication and audit trail

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Based on Windows Authentication

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

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

Precisely measure a quasar galaxy's weight
5. Juni 2023, Newswise

Weighing a quasar's galaxy with precision
3. Juni 2023, Tech Explorist

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SiriDB tijdreeks database analyseert time series data vanuit elke bron
22. Januar 2017, Dutch IT Channel

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

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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