DBMS > Spark SQL vs. Splice Machine vs. Trafodion

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

splicemachine.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

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

splicemachine.com/how-it-works

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Splice Machine

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.1, March 2021

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

mittels user defined functions und HBase

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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