DBMS > Databricks vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. OpenQM

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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.

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Multivalue 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	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

www.databricks.com

dgraph.io

www.esgyn.cn

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

dgraph.io/docs

Entwickler

Databricks

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2013

2016

2015

1993

Aktuelle Version

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte 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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

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

schemafrei

with some exceptions

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

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

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Infoworks streamlines Hadoop to Databricks migrations with Unity Catalog integration
6. Juni 2024, PR Newswire

Databricks enhances data lakehouse abilities with the purchase of data optimization startup, Tabular - The National
8. Juni 2024, The National

Exclusive | Databricks to Buy Data-Management Startup Tabular in Bid for AI Clients
4. Juni 2024, The Wall Street Journal

Databricks acquires Tabular to build a common data lakehouse standard
4. Juni 2024, TechCrunch

Databricks acquires data optimization startup Tabular in fresh challenge to Snowflake
4. Juni 2024, CNBC

bereitgestellt von Google News

Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph launches Slash GraphQL, a GraphQL-native database Backend-as-a-Service
10. September 2020, TechCrunch

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
31. Juli 2019, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk