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

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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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store

Time Series DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF 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	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

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

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

www.databricks.com

www.eventstore.com

github.com/spotify/heroic

terminusdb.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

developers.eventstore.com

spotify.github.io/heroic

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Databricks

Event Store Limited

Spotify

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2014

2018

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

Java

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux

Datenschema

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

schemafrei

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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1. Dezember 2020, The New Stack

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15. März 2021, The Irish Times

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