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Vergleich der Systemeigenschaften QuestDB vs. Spark SQL vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameQuestDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA high performance open source SQL database for time series dataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,70
Rang#105  Overall
#8  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitequestdb.iospark.apache.org/­sqlvitess.io
Technische Dokumentationquestdb.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvitess.io/­docs
EntwicklerQuestDB Technology IncApache Software FoundationThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr201420142013
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava (Zero-GC), C++, RustScalaGo
Server BetriebssystemeLinux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaja infoschema-free via InfluxDB Line Protocoljaja
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL with time-series extensionsSQL-like DML and DDL statementsja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC infoPostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust infoover HTTP
Java
Python
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by timestamps)yes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-replica replication with eventual consistencykeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID for single-table writesneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infothrough memory mapped filesneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
QuestDBSpark SQLVitess
Specific characteristicsRelational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr
Competitive advantagesHigh ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr
Typical application scenariosFinancial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr
Key customersBanks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr
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Weitere Ressourcen
QuestDBSpark SQLVitess
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3. November 2021, TechCrunch

SQL Extensions for Time-Series Data in QuestDB
11. Januar 2021, Towards Data Science

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

QuestDB Raises $12M in Series A Funding
8. November 2021, FinSMEs

Aquis Exchange goes live with QuestDB for real time monitoring
2. November 2022, FinanceFeeds

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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

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

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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