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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Datomic vs. Drizzle

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

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.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,66
Rang	#144	Overall
	#66	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.datomic.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.datomic.com

Entwickler

Databricks

Cognitect

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Erscheinungsjahr

2013

2012

2008

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

7.2.4, September 2012

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

GNU GPL

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, Clojure

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

mit propriätären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Clojure
Java

C
C++
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

nein

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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