DBMS > Apache Kylin vs. Databricks vs. Linter vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Databricks vs. Linter vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

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.

RDBMS for high security requirements

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

kylin.apache.org

www.databricks.com

linter.ru

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.databricks.com

help.sap.com/hana

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Databricks

relex.ru

SAP

Erscheinungsjahr

2015

2013

1990

2010

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Appliance oder cloud-service

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

with Databricks SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

SQLScript, R

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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