DBMS > BoltDB vs. Databricks vs. Newts vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. Databricks vs. Newts vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#375	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

www.databricks.com

opennms.github.io/newts

www.postgres-xl.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

github.com/OpenNMS/newts/wiki

www.postgres-xl.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Databricks

OpenNMS Group

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2014

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache 2.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

with Databricks SQL

nein

distributed, parallel query execution

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Java

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

nein

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

What I learnt from building 3 high traffic web applications on an embedded key value store.
21. Februar 2018, hackernoon.com

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes
14. März 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Gathr and Databricks partner to transform analytics & AI landscape
31. Mai 2024, PR Newswire

Databricks Co-founder on the Next AI Frontier
30. Mai 2024, Bloomberg

Analytics and Data Science News for the Week of May 31; Updates from Amazon, Databricks, Microsoft & More
31. Mai 2024, Solutions Review

AI is Driving Record Sales at Multibillion-Dollar Databricks. An IPO Can Wait … - WSJ
6. März 2024, The Wall Street Journal

Databricks Announces Major Updates to Its AI Suite to Boost AI Model Accuracy
10. Mai 2024, Datanami

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk