DBMS > Spark SQL vs. Teradata Aster vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. Teradata Aster vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

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

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

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

spark.apache.org/sql

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Teradata

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2005

2019

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

schemafrei

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

in Aster File Store

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
Python
R

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

R packages

nein

Triggers

nein

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

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

SQL Map-Reduce Framework

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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8. Oktober 2013, ZDNet

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22. September 2011, PR Newswire

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23. April 2015, The Register

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12. September 2016, RCR Wireless News

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23. September 2016, Oklahoma State University

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