DBMS > Apache Drill vs. Databricks vs. OrigoDB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Databricks vs. OrigoDB vs. SpatiaLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

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.

A fully ACID in-memory object graph database

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

drill.apache.org

www.databricks.com

origodb.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.databricks.com

origodb.com/docs

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Databricks

Robert Friberg et al

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2012

2013

2009

under the name LiveDB

2008

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Python
R
Scala

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Role based authorization

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

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19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

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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

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

5. Databricks
14. Mai 2024, CNBC

XponentL Data Receives Strategic Investment from Databricks Ventures and Inoca Capital Partners
22. Mai 2024, FinSMEs

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