DBMS > Databricks vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Realm

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

rdf4j.org/documentation

realm.io/docs

Entwickler

Databricks

Esgyn

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2015

2004

2014

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

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

RDF Schemas

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

5. Databricks
14. Mai 2024, CNBC

Microsoft Fabric adds real-time intelligence, workload development kit
21. Mai 2024, InfoWorld

Nvidia, Databricks Sued in Latest AI Copyright Class Actions
3. Mai 2024, Bloomberg Law

This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks
9. Mai 2024, Yahoo Finance

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

MongoDB aims to unify developer experience with launch of MongoDB Cloud
9. Juni 2020, diginomica

Danish CEO explains Silicon Valley learning curve for European entrepreneurs - San Francisco Business Times
6. Oktober 2016, The Business Journals

Is Swift the Future of Server-side Development?
12. September 2017, Solutions Review

Java Synthetic Methods — What are these? | by Vaibhav Singh
27. Februar 2021, DataDrivenInvestor

Kotlin Programming Language Will Surpass Java On Android Next Year
15. Oktober 2017, Fossbytes

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk