DBMS > Databricks vs. EJDB vs. Graph Engine vs. Sadas Engine vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EJDB vs. Graph Engine vs. Sadas Engine vs. SpatiaLite

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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

github.com/Softmotions/ejdb

www.graphengine.io

www.sadasengine.com

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

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

www.graphengine.io/docs/manual

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

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

Entwickler

Databricks

Softmotions

Microsoft

SADAS s.r.l.

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2013

2012

2010

2006

2008

Aktuelle Version

8.0

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2

Open Source

MIT License

kommerziell

free trial version available

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

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

serverlos

.NET

AIX
Linux
Windows

serverlos

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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

Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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12. Juni 2024, Bloomberg

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12. Juni 2024, TechCrunch

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12. Juni 2024, PYMNTS.com

Databricks Open Sources Unity Catalog, Creating the Industry's Only Universal Catalog for Data and AI USA - English
12. Juni 2024, PR Newswire

Databricks Data+AI Summit 2024: The Biggest News
12. Juni 2024, CRN

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30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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21. Juni 2023, Datanami

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