DBMS > Databricks vs. DuckDB vs. Infobright vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. DuckDB vs. Infobright vs. SpatiaLite

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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.

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

duckdb.org

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

duckdb.org/docs

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Databricks

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2013

2018

2005

2008

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

serverlos

Linux
Windows

serverlos

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

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

nein

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

What to expect during the Databricks Data + AI Summit
30. Mai 2024, SiliconANGLE News

Databricks Co-founder on the Next AI Frontier
30. Mai 2024, Bloomberg

ROI Training Announces Partnership With Databricks as Authorized Training Partner
29. Mai 2024, AccessWire

Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund
21. Mai 2024, Fortune

AI is Driving Record Sales at Multibillion-Dollar Databricks. An IPO Can Wait … - WSJ
6. März 2024, The Wall Street Journal

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MotherDuck launches its DuckDB-based cloud analytics platform
30. Mai 2024, MSN

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

DuckDB: The tiny but powerful analytics database
15. Mai 2024, InfoWorld

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Ignite Buys Database Vendor Infobright
2. Mai 2017, Datanami

bereitgestellt von Google News

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