DBMS > Databricks vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. Quasardb

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. Quasardb

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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.

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Distributed, high-performance timeseries database

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store

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	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Website

www.databricks.com

www.eventstore.com

github.com/spotify/heroic

quasar.ai

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

developers.eventstore.com

spotify.github.io/heroic

doc.quasar.ai/master

Entwickler

Databricks

Event Store Limited

Spotify

quasardb

Erscheinungsjahr

2013

2012

2014

2009

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

3.14.1, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

mittels Tags

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Cryptographically strong user authentication and audit trail

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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