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DBMS > Databricks vs. EventStoreDB vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EventStoreDB vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Heroic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenFujitsu Enterprise Postgres  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe 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.Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Event StoreRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,61
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte1,10
Rang#179  Overall
#1  Event Stores
Punkte0,31
Rang#285  Overall
#129  Relational DBMS
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Websitewww.databricks.comwww.eventstore.comwww.postgresql.fastware.comgithub.com/­spotify/­heroic
Technische Dokumentationdocs.databricks.comdevelopers.eventstore.comwww.postgresql.fastware.com/­product-manualsspotify.github.io/­heroic
EntwicklerDatabricksEvent Store LimitedPostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software TechnologySpotify
Erscheinungsjahr201320122014
Aktuelle Version21.2, Februar 2021Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
Windows
Linux
Windows
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaja infovia Elasticsearch
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenpartitioning by range, list and by hashSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksEventStoreDBFujitsu Enterprise PostgresHeroic
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr
100% compatible with community PostgreSQL
» mehr
Competitive advantagesBuilt-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed...
» mehr
Typical application scenariosTransactional payments applications, reporting and mixed workloads.
» mehr
Market metricsOver 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development...
» mehr
Licensing and pricing modelsCore based licensing
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksEventStoreDBFujitsu Enterprise PostgresHeroic
DB-Engines Blog Posts

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

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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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Fujitsu Develops Column-Oriented Data-Processing Engine Enabling Fast, High-Volume Data Analysis in Database ...
26. Februar 2015, Fujitsu

Expert Insight 202009 KAC
4. September 2023, Fujitsu

Fujitsu Develops Database Integration Technology to Accelerate IoT Data Analysis
17. März 2017, Fujitsu

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28. Juni 2023, Fujitsu

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17. September 2020, IBM Newsroom

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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