DBMS > RisingWave vs. Spark SQL vs. TDSQL for MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften RisingWave vs. Spark SQL vs. TDSQL for MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed RDBMS for stream processing, wire-compatible with PostgreSQL

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

A high-performance distributed database management system with features such as automatic sharding, intelligent operation and maintenance, elastic scalability without downtime, and enterprise-grade security. It is highly compatible with MySQL.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,64
Rang	#238	Overall
	#110	Relational DBMS

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

Punkte	0,85
Rang	#207	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

www.risingwave.com/database

spark.apache.org/sql

www.tencentcloud.com/products/dcdb

Technische Dokumentation

docs.risingwave.com/docs/current/intro

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

www.tencentcloud.com/document/product/1042

Entwickler

RisingWave Labs

Apache Software Foundation

Tencent

Erscheinungsjahr

2022

2014

2013

Aktuelle Version

1.2, September 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Rust

Scala

Server Betriebssysteme

Docker
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

gehostet

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Standard SQL-types and JSON

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
PostgreSQL wire protocol

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

UDFs in Python or Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

nein

ACID

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

Users and Roles

nein

Users with fine-grained authorization concept

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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