DBMS > Quasardb vs. SpaceTime vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Quasardb vs. SpaceTime vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Distributed, high-performance timeseries database

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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
	#7	Spatial DBMS

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

Website

quasar.ai

www.mireo.com/spacetime

spark.apache.org/sql

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

doc.quasar.ai/master

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

quasardb

Mireo

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2009

2020

2014

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

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

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Python

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Fixed-grid hypercubes

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

Real-time block device replication (DRBD)

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

nein

mittels user defined functions und HBase

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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