DBMS > Apache Doris vs. Databricks vs. EsgynDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Databricks vs. EsgynDB vs. TimesTen

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

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.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,60
Rang	#247	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

www.databricks.com

www.esgyn.cn

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

docs.databricks.com

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Databricks

Esgyn

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2017

2013

2015

1998

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB?
5. Juni 2024, hackernoon.com

Workload Isolation in Apache Doris: Optimizing Resource Management and Performance
25. Mai 2024, hackernoon.com

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Using Arrow Flight SQL Protocol in Apache Doris 2.1 For Super Fast Data Transfer
8. Mai 2024, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM
15. Juni 2024, Analytics India Magazine

The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk