DBMS > AntDB vs. Cubrid vs. Databricks vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AntDB vs. Cubrid vs. Databricks vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scalable, multi-tenant, MPP-architectured RDBMS for OLTP and OLAP operations, highly compatible with Oracle

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#303	Overall
	#137	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

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

Website

www.asiainfo.com/en_us/product_aisware_antdb_detail.html

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.databricks.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.databricks.com

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

Entwickler

AsiaInfo Technologies Limited

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Databricks

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2013

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C, C++, Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL2016 compliant

with Databricks SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL protocol compliant
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Python
R
Scala

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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

DB-Engines Blog Posts

AntDB: Answer to Database Evolution - Hyperconverged All-in-One Streaming Engine
22. Juni 2023, Bei Mo, AntDB (sponsor)

alle anzeigen

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund
21. Mai 2024, Fortune

Databricks vs. Redshift: Data Platform Comparison
22. Mai 2024, eWeek

Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More
23. Mai 2024, Solutions Review

AI experts from Meta, Databricks, Modal and more speak at Air Street Capital's NYC AI meetup hosted by Celonis
21. Mai 2024, celonis.com

XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI
22. Mai 2024, Business Wire

bereitgestellt von Google News

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk