DBMS > Apache Phoenix vs. Databricks vs. Spark SQL vs. Teradata vs. Transbase
Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Databricks vs. Spark SQL vs. Teradata vs. Transbase
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Phoenix Xaus Vergleich ausschliessen | Databricks Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | Teradata Xaus Vergleich ausschliessen | Transbase Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase | 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 | A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage) | A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Document Store Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | phoenix.apache.org | www.databricks.com | spark.apache.org/sql | www.teradata.com | www.transaction.de/en/products/transbase.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | phoenix.apache.org | docs.databricks.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.teradata.com | www.transaction.de/en/products/transbase/features.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Apache Software Foundation | Databricks | Apache Software Foundation | Teradata | Transaction Software GmbH | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2014 | 2013 | 2014 | 1984 | 1987 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019 | Transbase 8.3, 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | kommerziell | kommerziell Development Lizenz gratis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | Java | Scala | C und C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Linux Unix Windows | gehostet | Linux OS X Windows | gehostet Linux | FreeBSD Linux macOS Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja late-bound, schema-on-read capabilities | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | ja | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | ja | nein | ja Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | ja | with Databricks SQL | SQL-like DML and DDL statements | ja SQL 2016 + extensions | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC | .NET Client API HTTP REST JDBC JMS Adapter ODBC OLE DB | ADO.NET JDBC ODBC Proprietäres native API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | C C# C++ Go Groovy Java PHP Python Scala | Python R Scala | Java Python R Scala | C C++ Cobol Java (JDBC-ODBC) Perl PL/1 Python R Ruby | C C# C++ Java JavaScript Kotlin Objective-C PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | benutzerdefinierte Funktionen | benutzerdefinierte Funktionen | nein | ja UDFs, stored procedures, table functions in parallel | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | nein | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Sharding Hashing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation | ja | keine | Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation | Source-Replica Replikation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | Hadoop integration | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | ACID | nein | ACID | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy | nein | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Phoenix | Databricks | Spark SQL | Teradata | Transbase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Phoenix | Databricks | Spark SQL | Teradata | Transbase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines Blog Posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | Teradata is the most popular data warehouse DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix Hortonworks Starts Hadoop Summit with Data Platform Update -- ADTmag Deep dive into Azure HDInsight 4.0 Amazon EMR 4.7.0 – Apache Tez & Phoenix, Updates to Existing Apps | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund 5. Databricks Microsoft Fabric adds real-time intelligence, workload development kit Nvidia, Databricks Sued in Latest AI Copyright Class Actions This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 bereitgestellt von Google News | Teradata AI Unlimited joins Microsoft Fabric in private preview By Investing.com Lakehouse dam breaks after departure of long-time Teradata CTO Q3 2025 EPS Estimates for Teradata Co. (NYSE:TDC) Reduced by Analyst Teradata Stockholders Approve Incentive Plan and Elect Directors - TipRanks.com Bear of the Day: Teradata (TDC) bereitgestellt von Google News |
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk