DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Databricks vs. OpenQM vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Databricks vs. OpenQM vs. SWC-DB

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

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.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	76,33
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,01
Rang	#387	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.databricks.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

Entwickler

Atos Convergence Creators

Databricks

Rocket Software, originally Martin Phillips

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2016

2013

1993

2020

Aktuelle Version

1703

3.4-12

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GPL V3

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

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

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

nein

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Python
R
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

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

LDAP bind authentication

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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