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DBMS > searchxml vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften searchxml vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen searchxml und Spark SQL oft mit MongoDB, Milvus und DuckDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Namesearchxml  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for structured and unstructured content wrapped with an application serverSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellNative XML DBMS
Suchmaschine
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,01
Rang#386  Overall
#7  Native XML DBMS
#24  Suchmaschinen
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.searchxml.net/­category/­productsspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.searchxml.net/­support/­handoutsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwicklerinformationpartners gmbhApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20152014
Aktuelle Version1.03.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++ infomost other programming languages supported via APIsJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoon the application servernein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infosychronisation to multiple collectionskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenMehrere Lese-, ein Schreibprozessnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleDomain, group and role-based access control at the document level and for application servicesnein

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
searchxmlSpark SQL
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1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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