DBMS > Databricks vs. Dgraph vs. JaguarDB vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Dgraph vs. JaguarDB vs. LeanXcale

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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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store
Relational 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	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

dgraph.io/docs

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

Databricks

Dgraph Labs, Inc.

DataJaguar, Inc.

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2013

2016

2015

Aktuelle Version

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

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

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

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

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

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 Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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