DBMS > SAP HANA vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften SAP HANA vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transwarp KunDB

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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

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial 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	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

www.sap.com/products/hana.html

spark.apache.org/sql

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

help.sap.com/hana

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

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

SAP

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Transwarp

Erscheinungsjahr

2010

2014

1998

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

horizontal partitioning

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Weitere Ressourcen

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