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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. DataFS vs. SwayDB

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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.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	85,60
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,00
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

www.databricks.com

newdatabase.com

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

dev.mobiland.com/Overview.xsp

Entwickler

Databricks

Mobiland AG

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2013

2018

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

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)

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of operations

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

Windows-Profile

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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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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