DBMS > Spark SQL vs. SpatiaLite vs. STSdb vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. SpatiaLite vs. STSdb vs. TerminusDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Spatial extension of SQLite

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
RDF Store

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

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

github.com/STSSoft/STSdb4

terminusdb.com

Technische Dokumentation

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

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Apache Software Foundation

Alessandro Furieri

STS Soft SC

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2008

2011

2018

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.0.0, August 2020

4.0.8, September 2015

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

serverlos

Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C#
Java

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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