Top 10 Spark SQL Alternativen & Wettbewerber

(45)4.5 von 5

Forschen Sie nach alternativen Lösungen zu Spark SQL auf G2, mit echten Nutzerbewertungen zu konkurrierenden Tools. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Spark SQL zu berücksichtigen sind, beinhalten analytics und integration. Die beste Gesamtalternative zu Spark SQL ist Oracle Database. Andere ähnliche Apps wie Spark SQL sind PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, und SQLite. Spark SQL Alternativen finden Sie in Relationale Datenbanken, aber sie könnten auch in Echtzeit-Analytik-Datenbanksoftware oder Datenlagerlösungen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Spark SQL

Oracle Database
PostgreSQL
ClickHouse
Microsoft SQL Server
SQLite
Teradata Vantage
Amazon Aurora
Amazon Relational Database Service (RDS)

Top 10 Alternativen zu Spark SQL kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Spark SQL im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen, Einzelhandel, und Krankenhaus & Gesundheitswesen überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Oracle Database

Von Oracle

4.3/5

(997)

Produktbeschreibung

Oracle-Datenbank ist ein umfassendes, multimodales Datenbankmanagementsystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen und Arbeitslasten zu bewältigen, einschließlich Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), Data Warehousing und gemischten Datenbankoperationen. Mit seiner robusten Architektur unterstützt die Oracle-Datenbank die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, Cloud-Plattformen und hybriden Konfigurationen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Multimodale Unterstützung: Die Oracle-Datenbank unterstützt verschiedene Datenmodelle, einschließlich relationaler, dokumentenbasierter, graphenbasierter und Schlüssel-Wert-Modelle, sodass Entwickler mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform arbeiten können. - Erweiterte Analytik: Die Datenbank integriert erweiterte Analysefunktionen, wie maschinelles Lernen in der Datenbank und AI Vector Search, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen direkt innerhalb der Datenbankumgebung durchzuführen. - Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit: Für geschäftskritische Anwendungen konzipiert, bietet die Oracle-Datenbank Funktionen wie Datenreplikation, Backup, Server-Cluster und automatisches Speichermanagement, um hohe Verfügbarkeit und nahtlose Skalierbarkeit zu gewährleisten. - Sicherheit: Mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, SQL-Firewall und Datenmaskierung, schützt die Oracle-Datenbank sensible Informationen und gewährleistet die Datenintegrität. - Multicloud-Bereitstellung: Die Oracle-Datenbank unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Cloud-Plattformen, einschließlich Oracle Cloud Infrastructure, AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, und bietet Flexibilität und Compliance mit Anforderungen an die Datenresidenz. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Oracle-Datenbank adressiert die komplexen Datenmanagementbedürfnisse moderner Unternehmen, indem sie eine einheitliche Plattform bietet, die mehrere Datenmodelle und Arbeitslasten unterstützt. Ihre Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen ermöglicht es Organisationen, direkt aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Datenbank stellen sicher, dass Unternehmen kontinuierliche Betriebsabläufe aufrechterhalten und sich an wachsende Datenanforderungen anpassen können. Darüber hinaus schützen ihre robusten Sicherheitsfunktionen vor Datenverletzungen und gewährleisten die Einhaltung von regulatorischen Standards. Durch die Unterstützung von Multicloud-Bereitstellungen bietet die Oracle-Datenbank die Flexibilität, in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu operieren und so eine nahtlose Integration und Innovation über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass Oracle Database ist:

Teurer

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken

PostgreSQL

Von PostgreSQL

4.4/5

(668)

Produktbeschreibung

PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes objektrelationales Datenbanksystem, das für seine Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und Einhaltung von SQL-Standards bekannt ist. Es stammt aus dem POSTGRES-Projekt der University of California in Berkeley aus dem Jahr 1986 und hat sich über fast vier Jahrzehnte zu einer robusten Plattform entwickelt, die in der Lage ist, komplexe Datenlasten auf verschiedenen Betriebssystemen zu bewältigen. Die Architektur von PostgreSQL legt Wert auf Datenintegrität und Skalierbarkeit, was es zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler und Organisationen weltweit macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Datentypen: Unterstützt eine breite Palette von Datentypen, einschließlich primitiver (Integer, Numeric, String, Boolean), strukturierter (Date/Time, Array, Range), dokumentbasierter (JSON/JSONB, XML) und geometrischer Typen. - Fortschrittliche Datenintegrität: Gewährleistet die Genauigkeit der Daten durch Funktionen wie UNIQUE-Einschränkungen, Primär- und Fremdschlüssel, Ausschlusseinschränkungen und verschiedene Sperrmechanismen. - Hohe Leistung und Parallelität: Nutzt fortschrittliche Indexierungsmethoden (B-Baum, GiST, GIN, BRIN), einen ausgeklügelten Abfrageplaner, Multi-Version Concurrency Control (MVCC), parallele Abfrageausführung und Tabellenpartitionierung zur Leistungsoptimierung. - Zuverlässigkeit und Notfallwiederherstellung: Bietet Write-Ahead-Logging (WAL), verschiedene Replikationsmethoden (asynchron, synchron, logisch), Point-in-Time-Recovery (PITR) und aktive Standbys, um die Datenhaltbarkeit und Verfügbarkeit sicherzustellen. - Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Bietet mehrere Authentifizierungsmethoden (GSSAPI, SSPI, LDAP, SCRAM-SHA-256, Zertifikat, OAuth 2.0), ein umfassendes Zugriffskontrollsystem und unterstützt Multi-Faktor-Authentifizierung. - Erweiterbarkeit: Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Datentypen, Funktionen und Operatoren. Unterstützt prozedurale Sprachen wie PL/pgSQL, Perl, Python und Tcl, mit zusätzlichen Sprachen, die über Erweiterungen verfügbar sind. Primärer Wert und Benutzerlösungen: PostgreSQL erfüllt die Bedürfnisse von Entwicklern und Organisationen, indem es ein hochgradig erweiterbares und standardkonformes Datenbanksystem bietet, das Datenintegrität, Skalierbarkeit und robuste Leistung gewährleistet. Seine Open-Source-Natur ermöglicht kontinuierliche Innovation und Anpassungsfähigkeit, sodass Benutzer die Datenbank an ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Ob bei der Verwaltung kleiner Anwendungen oder groß angelegter Unternehmenssysteme, PostgreSQL bietet eine zuverlässige Grundlage für die effiziente Speicherung und Verarbeitung von Daten.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass PostgreSQL ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken

ClickHouse

Von ClickHouse

4.4/5

(20)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass ClickHouse ist:

Einfacher einzurichten

Besser bei der unterstützung

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken

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SQLite

Von SQLite

4.3/5

(260)

Produktbeschreibung

SQLite ist eine C-Sprachbibliothek, die eine eigenständige, serverlose und konfigurationsfreie SQL-Datenbank-Engine bereitstellt. Bekannt für ihren kleinen Speicherbedarf und ihre hohe Zuverlässigkeit, ist SQLite die weltweit am weitesten verbreitete Datenbank-Engine, eingebettet in Milliarden von Geräten und Anwendungen. Ihr plattformübergreifendes Datenbankdateiformat gewährleistet nahtlosen Datentransfer über verschiedene Systeme hinweg, was sie zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler macht, die eine effiziente und zuverlässige Datenbanklösung suchen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Eigenständig und Serverlos: Arbeitet ohne separaten Serverprozess, indem sie direkt auf Festplattendateien liest und schreibt. - Konfigurationsfrei: Erfordert keine Einrichtung oder Verwaltung, was die einfache Integration in Anwendungen erleichtert. - Vollständige SQL-Implementierung: Unterstützt erweiterte Funktionen wie partielle Indizes, Indizes auf Ausdrücken, JSON, gemeinsame Tabellenausdrücke und Fensterfunktionen. - Einzelfile-Datenbank: Speichert die gesamte Datenbank, einschließlich mehrerer Tabellen, Indizes, Trigger und Ansichten, in einer einzigen plattformübergreifenden Festplattendatei. - Skalierbarkeit: Verarbeitet Datenbanken bis zu 281 Terabyte und unterstützt Zeilengrößen bis zu 1 Gigabyte. - Kompakte Größe: Mit allen aktivierten Funktionen kann die Bibliotheksgröße je nach Zielplattform und Compiler-Optimierungseinstellungen weniger als 900KiB betragen. - Hohe Leistung: In einigen Fällen ist SQLite schneller als direkter Dateisystem-I/O. - Plattformübergreifende Kompatibilität: Unterstützt verschiedene Betriebssysteme, einschließlich Android, iOS, Linux, Mac und Windows. - Quellcode im öffentlichen Bereich: Der Quellcode ist gemeinfrei, was die freie Nutzung für jeden Zweck ermöglicht. Primärer Wert und Benutzerlösungen: SQLite bietet eine leichte, zuverlässige und einfach zu verwendende Datenbanklösung, die die Komplexitäten traditioneller Datenbankverwaltungssysteme eliminiert. Ihre serverlose Architektur und die konfigurationsfreie Einrichtung machen sie ideal für Anwendungen, bei denen Einfachheit und Effizienz im Vordergrund stehen. Durch die Speicherung von Daten in einer einzigen Datei vereinfacht SQLite das Datenmanagement und die Portabilität und erfüllt die Bedürfnisse von Entwicklern und Organisationen, die eine robuste Datenbank-Engine ohne den Aufwand eines vollwertigen RDBMS suchen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass SQLite ist:

Einfacher zu verwalten

Einfacher einzurichten

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken

Teradata Vantage

Von Teradata

4.3/5

(360)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass Teradata Vantage ist:

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken

Amazon Aurora

Von Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(454)

Produktbeschreibung

Amazon Aurora ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der die Leistung und Verfügbarkeit von High-End-Kommerz-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert. Kompatibel mit MySQL und PostgreSQL liefert Aurora bis zu fünfmal den Durchsatz von Standard-MySQL-Datenbanken und bis zu dreimal den von Standard-PostgreSQL-Datenbanken. Es ist für hohe Verfügbarkeit ausgelegt und bietet bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg. Die Architektur von Aurora umfasst ein verteiltes, fehlertolerantes Speichersystem, das automatisch auf bis zu 128 Tebibyte skaliert und kontinuierlichen Datenzugriff und Haltbarkeit gewährleistet. Darüber hinaus bietet Aurora serverlose Konfigurationen, die eine automatische Skalierung basierend auf den Anforderungen der Anwendung ermöglichen, und integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten für maschinelles Lernen und Analysen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hohe Leistung: Liefert bis zu fünfmal den Durchsatz von MySQL und dreimal den von PostgreSQL, was eine effiziente Handhabung anspruchsvoller Workloads ermöglicht. - Hohe Verfügbarkeit: Ausgelegt für bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg, um kontinuierlichen Datenzugriff zu gewährleisten. - Skalierbarkeit: Skaliert den Speicher automatisch auf bis zu 128 Tebibyte und unterstützt bis zu 15 Lese-Replikate für leseintensive Anwendungen. - Serverlose Konfiguration: Bietet Aurora Serverless, das die Kapazität automatisch basierend auf der Anwendungsnachfrage anpasst und die Notwendigkeit manueller Bereitstellung eliminiert. - Integration von maschinellem Lernen: Integriert sich mit Amazon SageMaker und Amazon Comprehend, was maschinelle Lernfähigkeiten innerhalb der Datenbank ohne Datenbewegung ermöglicht. - Sicherheit: Bietet mehrere Sicherheitsebenen, einschließlich Netzwerktrennung, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Konformität mit verschiedenen Industriestandards. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Amazon Aurora adressiert den Bedarf an einem leistungsstarken, hochverfügbaren und skalierbaren relationalen Datenbankdienst, der kosteneffektiv und einfach zu verwalten ist. Durch die Kompatibilität mit MySQL und PostgreSQL ermöglicht es Organisationen, bestehende Anwendungen ohne signifikante Codeänderungen zu migrieren. Die automatische Skalierung und serverlosen Optionen von Aurora richten sich an Anwendungen mit variablen Workloads und reduzieren den operativen Aufwand und die Kosten. Die Integration mit AWS-Diensten für maschinelles Lernen ermöglicht Echtzeitanalysen und prädiktive Fähigkeiten direkt innerhalb der Datenbank und verbessert die Anwendungsfunktionalität. Insgesamt vereinfacht Aurora das Datenbankmanagement und liefert gleichzeitig Performance und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Spark SQL, dass Amazon Aurora ist:

Einfacher zu verwalten

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Spark SQL:

Relationale Datenbanken