DBMS > Spark SQL vs. Tarantool vs. Teradata vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. Tarantool vs. Teradata vs. Transbase

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,72
Rang	#144	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#66	Relational DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

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

Website

spark.apache.org/sql

www.tarantool.io

www.teradata.com

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

Technische Dokumentation

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

www.tarantool.io/en/doc

docs.teradata.com

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Teradata

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2008

1984

1987

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.10.0, Mai 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

BSD
Linux
macOS

gehostet
Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Full-featured ANSI SQL support

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Open binary protocol

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua, C and SQL stored procedures

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

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,
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

DB-Engines Blog Posts

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

alle anzeigen

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

TaranHouse: New Big Data Warehouse Announced by Tarantool
4. April 2018, Newswire

In-Memory Showdown: Redis vs. Tarantool
4. April 2023, Хабр

Deploying Tarantool Cartridge applications with zero effort (Part 1)
16. Dezember 2019, Хабр

Deploying Tarantool Cartridge applications with zero effort (Part 2)
13. April 2020, Хабр

Тarantool Cartridge: Sharding Lua Backend in Three Lines
9. Oktober 2019, Хабр

bereitgestellt von Google News

Why Teradata (TDC) Shares Are Plunging Today
7. Mai 2024, Yahoo Finance

Kenvue, Crocs rise; Disney, Teradata fall, Tuesday, 5/7/2024
7. Mai 2024, ABC News

Teradata's stock tumbles after BofA cuts rating on lack of near-term positive catalysts
7. Mai 2024, Seeking Alpha

The Analyst Landscape: 9 Takes On Teradata - Teradata (NYSE:TDC)
7. Mai 2024, Benzinga

Teradata (TDC) Q1 Earnings: How Key Metrics Compare to Wall Street Estimates
6. Mai 2024, Yahoo Finance

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk