DBMS > BigObject vs. Databricks vs. EJDB vs. Transwarp ArgoDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Databricks vs. EJDB vs. Transwarp ArgoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Distributed Analytical Database to replace Hadoop+MPP hybrid architecture

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Suchmaschine

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,04
Rang	#361	Overall
	#153	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.databricks.com

github.com/Softmotions/ejdb

www.transwarp.cn/en/product/argodb

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.databricks.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.transwarp.cn/#/documents-support/docs?category=ARGODB

Entwickler

BigObject, Inc.

Databricks

Softmotions

Transwarp

Erscheinungsjahr

2015

2013

2012

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

GPLv2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

serverlos

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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 DML and DDL statements

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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