DBMS > Spark SQL vs. Splunk vs. Stardog vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. Splunk vs. Stardog vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Plattform für die Analyse von Big Data

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	86,45
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.splunk.com

www.stardog.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

docs.stardog.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Splunk Inc.

Stardog-Union

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2003

2010

1987

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

7.3.0, Mai 2020

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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2. Juli 2014, Paul Andlinger

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