DBMS > SAP HANA vs. Spark SQL vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften SAP HANA vs. Spark SQL vs. YDB

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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 distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
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	0,35
Rang	#278	Overall
	#43	Document Stores
	#127	Relational DBMS

Website

www.sap.com/products/hana.html

spark.apache.org/sql

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

help.sap.com/hana

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

ydb.tech/en/docs

Entwickler

SAP

Apache Software Foundation

Yandex

Erscheinungsjahr

2010

2014

2019

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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 (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-passive shard replication

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

ACID

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

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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