DBMS > Databricks vs. DolphinDB vs. PostGIS vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. DolphinDB vs. PostGIS vs. SWC-DB

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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.

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Spatial extension of PostgreSQL

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series 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	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.databricks.com

www.dolphindb.com

postgis.net

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

postgis.net/documentation

Entwickler

Databricks

DolphinDB, Inc

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2013

2018

2005

2020

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

3.4.2, Februar 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

GPL v2.0

Open Source

GPL V3

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

basierend auf PostgreSQL

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf PostgreSQL

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

Administrators, Users, Groups

basierend auf PostgreSQL

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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