DBMS > SAP HANA vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften SAP HANA vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. TinkerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

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

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

www.sap.com/products/hana.html

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

help.sap.com/hana

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

Entwickler

SAP

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2010

2014

2020

2009

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Java

Server Betriebssysteme

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C++

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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