DBMS > Cachelot.io vs. Databricks vs. HBase vs. Sequoiadb vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Databricks vs. HBase vs. Sequoiadb vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

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.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

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

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

hbase.apache.org/book.html

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Databricks

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Sequoiadb Ltd.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2013

2008

2013

2011

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

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

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

options to bring your own types, AVRO

oid, date, timestamp, binary, regex

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

Python
R
Scala

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C++
Java
PHP
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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31. Mai 2024, Solutions Review

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19. August 2021, ibm.com

Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

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5. Juni 2014, Facebook Engineering

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