DBMS > Spark SQL vs. UniData,UniVerse vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. UniData,UniVerse vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

MultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store

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

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

Punkte	3,16
Rang	#97	Overall
	#2	Multivalue DBMS

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

Website

spark.apache.org/sql

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-unidata

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

Technische Dokumentation

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

docs.rocketsoftware.com/bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Rocket Software

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

1985

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

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Implementierungssprache

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API

JPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

.Net
Basic

U2 Basic
C
Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

U2 Basic

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

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

konfigurierbar

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 Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

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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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