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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Databricks vs. SQream DB vs. SWC-DB

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Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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.

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.databricks.com

sqream.com

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

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.databricks.com

docs.sqream.com

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Databricks

SQream Technologies

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2008

2013

2017

2020

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2022.1.6, Dezember 2022

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

with Databricks SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Python
R
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions in Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

fine grained access rights according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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9. April 2020, Embedded Computing Design

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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