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Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. SQL.JS vs. StarRocks vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Portierung von SQLite auf JavaScript

An open source, high-performance columnar analytical database that enables real-time, multi-dimensional, and highly concurrent data analytics

Forked from Apache Doris

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,63
Rang	#241	Overall
	#112	Relational DBMS

Punkte	0,93
Rang	#198	Overall
	#93	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

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

sql.js.org/documentation/index.html

docs.starrocks.io/en-us/latest/introduction/StarRocks_intro

Entwickler

Apache Software Foundation

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

The Linux Foundation

since Feb 2023

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2014

2012

2020

2018

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.5.3, March 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

JavaScript

C++, Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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-92 wird nicht vollständig unterstützt

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JavaScript API

JDBC
MySQL protocol

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

JavaScript

Java

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

horizontal partitioning (by range and hash)

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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