DBMS > Databricks vs. DataFS vs. Faircom DB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. DataFS vs. Faircom DB vs. RDF4J

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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.

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.databricks.com

newdatabase.com

www.faircom.com/products/faircom-db

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Databricks

Mobiland AG

FairCom Corporation

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2018

1979

2004

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

V12, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Windows

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

nein

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
VB.Net

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

.Net, JavaScript, C/C++

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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