DBMS > atoti vs. Sadas Engine vs. searchxml vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Sadas Engine vs. searchxml vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#25	Suchmaschinen

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

Website

atoti.io

www.sadasengine.com

www.searchxml.net/category/products

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.searchxml.net/support/handouts

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

Entwickler

ActiveViam

SADAS s.r.l.

informationpartners gmbh

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2006

2015

2014

Aktuelle Version

8.0

1.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Windows

Linux
OS X
Windows

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

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

on the application server

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

sychronisation to multiple collections

keine

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Best use of cloud: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk