DBMS > Databricks vs. Dgraph vs. GBase vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Dgraph vs. GBase vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

dgraph.io

www.gbase.cn

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

dgraph.io/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Databricks

Dgraph Labs, Inc.

General Data Technology Co., Ltd.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2013

2016

2004

2016

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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, Python

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

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

schemafrei

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

Standard with numerous extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

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

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

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

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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