DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > ReductStore vs. Spark SQL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften ReductStore vs. Spark SQL vs. TempoIQ

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameReductStore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTempoIQ infofrüher TempoDB  Xaus Vergleich ausschliessen
TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#41  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­reductstore
www.reduct.store
spark.apache.org/­sqltempoiq.com (offline)
Technische Dokumentationwww.reduct.store/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerReductStore LLCApache Software FoundationTempoIQ
Erscheinungsjahr202320142012
Aktuelle Version1.9, März 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBusiness Source License 1.1Open Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, RustScala
Server BetriebssystemeDocker
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIJDBC
ODBC
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Java
Python
R
Scala
C#
Java
JavaScript infoNode.js
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinja infoRealtime Alerts
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneineinfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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
ReductStoreSpark SQLTempoIQ infofrüher TempoDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

8 things to consider when applying for an accelerator from 2 C-level execs
29. Mai 2015, Built In Chicago

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt