DBMS > Axibase vs. Databricks vs. Linter vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. Databricks vs. Linter vs. TigerGraph

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

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

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,21
Rang	#308	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	84,24
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#368	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#152	Overall
	#14	Graph DBMS

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

www.databricks.com

linter.ru

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.tigergraph.com

Entwickler

Axibase Corporation

Databricks

relex.ru

Erscheinungsjahr

2013

1990

2017

Aktuelle Version

15585

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

kommerziell

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

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

Linux

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

with Databricks SQL

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

Python
R
Scala

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

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The Ultimate ATV Test: Suzuki’s King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska’s Hunting Season
14. Oktober 2020, Outdoor Life

bereitgestellt von Google News

Saudi Arabia’s Sovereign Wealth Fund’s Big AI Bets Include Mistral And Databricks
24. September 2024, Forbes

Databricks could launch IPO in two months but biding time despite investor pressure, CEO says
13. September 2024, ION Analytics

Databricks reportedly paid $2 billion in Tabular acquisition
14. August 2024, TechCrunch

Inside the Snowflake — Databricks Rivalry, and Why Both Fear Microsoft
14. August 2024, Bloomberg

The People in Charge at Databricks as It Moves Toward a Potential IPO
24. Juli 2024, The Information

bereitgestellt von Google News

TigerGraph Unveils CoPilot, Version 4.0, and New CEO
30. April 2024, Datanami

TigerGraph unveils GenAI assistant, introduces new CEO
30. April 2024, TechTarget

How TigerGraph CoPilot enables graph-augmented AI
30. April 2024, InfoWorld

TigerGraph Bolsters DB for Enterprise Graph Workloads
1. November 2023, Datanami

TigerGraph raises $105M Series C for its enterprise graph database
17. Februar 2021, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk