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DBMS > Apache Ignite vs. Databricks vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Ignite vs. Databricks vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Ignite  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.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 time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Document Store
Relational DBMS
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,00
Rang#90  Overall
#13  Key-Value Stores
#48  Relational DBMS
Punkte84,24
Rang#14  Overall
#2  Document Stores
#9  Relational DBMS
Punkte4,06
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Websiteignite.apache.orgwww.databricks.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationapacheignite.readme.io/­docsdocs.databricks.comdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software FoundationDatabricksTimescale
Erscheinungsjahr201520132017
Aktuelle Version2.16.0, Dezember 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, Java, .NetC
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)ja
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, XSLTjajaja
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLwith Databricks SQLja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteHDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)benutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersyes (cache interceptors and events)ja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenyes (replicated cache)jaSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSecurity Hooks for custom implementationsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache IgniteDatabricksTimescaleDB
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache IgniteDatabricksTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

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

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8. Februar 2024, Datanami

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS
14. Mai 2016, AWS Blog

Fire up big data processing with Apache Ignite
27. Oktober 2016, InfoWorld

GridGain In-Memory Data Fabric Becomes Apache Ignite
9. April 2015, Linux.com

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Databricks Leverages AI to Advance Cancer Research, Infrastructure in Australia
5. September 2024, TechRepublic

Plucky European lakehouse goes for new funding round to take on Databricks
5. September 2024, Blocks & Files

Curinos to Offer a Suite of Data-Intelligence Elements on Databricks Marketplace
3. September 2024, Business Wire

Heathrow partners with Databricks to optimise passenger flow
7. September 2024, UK Aviation News

Heathrow Airport partners with Databricks
7. September 2024, aerospaceglobalnews.com

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General availability: Latest version of the TimeScaleDB extension on Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server
8. Mai 2024, azure.microsoft.com

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Understanding Hyperfunctions in TimescaleDB
11. August 2021, CDOTrends

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