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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. Databricks vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. Databricks vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  Xaus Vergleich ausschliessen
ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenThe 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 MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Document Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,39
Rang#32  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte87,68
Rang#13  Overall
#2  Document Stores
#9  Relational DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.databricks.comgithub.com/­torodb/­server
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.databricks.com
EntwicklerApache Software FoundationDatabricks8Kdata
Erscheinungsjahr201420132016
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL-V3
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.
ImplementierungsspracheScalaJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
gehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infostring, integer, double, boolean, date, object_id
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementswith Databricks SQL
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeinejaSource-Replica Replikation
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache Spark (SQL)DatabricksToroDB
Specific characteristicsSupported 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
Apache Spark (SQL)DatabricksToroDB
DB-Engines Blog Posts

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

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