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DBMS > Spark SQL vs. Tigris vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. Tigris vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTigris  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructureA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS
Key-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,02
Rang#369  Overall
#51  Document Stores
#55  Key-Value Stores
#24  Suchmaschinen
#38  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#60  Key-Value Stores
Websitespark.apache.org/­sqlwww.tigrisdata.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.tigrisdata.com/­docs
EntwicklerApache Software FoundationTigris Data, Inc.Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr201420222020
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Windows
Linux
macOS
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
Go
Java
JavaScript (Node.js)
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinejakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, using FoundationDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users and rolesnein

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

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Weitere Ressourcen
Spark SQLTigrisTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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15. Mai 2024, Towards Data Science

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

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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19. Mai 2023, Datanami

Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform
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19. Mai 2023, Datanami

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