DBMS > Spark SQL vs. SurrealDB vs. Tkrzw vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. SurrealDB vs. Tkrzw 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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,02
Rang	#190	Overall
	#33	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

surrealdb.com

dbmx.net/tkrzw

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

Technische Dokumentation

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

surrealdb.com/docs

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

Entwickler

Apache Software Foundation

SurrealDB Ltd

Mikio Hirabayashi

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2022

2020

1987

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

0.9.3, August 2020

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Rust

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

C++
Java
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

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

nein

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

using specific database classes

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes, based on authentication and database rules

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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