DBMS > Spark SQL vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

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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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

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

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

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

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation

Alessandro Furieri

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

2008

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.0.0, August 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Scala

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

serverlos

Linux
OS X
Solaris
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
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar 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

Yes, via Full Spark Integration

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

nein

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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