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DBMS > Databricks vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. Vitess

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  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.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Event StoreTime Series DBMSRelational 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
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte0,82
Rang#209  Overall
#97  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.eventstore.comgithub.com/­spotify/­heroicvitess.io
Technische Dokumentationdocs.databricks.comdevelopers.eventstore.comspotify.github.io/­heroicvitess.io/­docs
EntwicklerDatabricksEvent Store LimitedSpotifyThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2013201220142013
Aktuelle Version21.2, Februar 202115.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
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.
ImplementierungsspracheJavaGo
Server BetriebssystemegehostetLinux
Windows
Docker
Linux
macOS
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreija
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
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLneinja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjajaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksEventStoreDBHeroicVitess
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» 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
DatabricksEventStoreDBHeroicVitess
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

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

Building CI Pipeline with Databricks Asset Bundle and GitLab
25. Mai 2024, hackernoon.com

XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI
22. Mai 2024, Business Wire

XponentL Data Receives Strategic Investment from Databricks Ventures and Inoca Capital Partners
22. Mai 2024, FinSMEs

Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More
23. Mai 2024, Solutions Review

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

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

PlanetScale Serves up Vitess-Powered Serverless MySQL
23. November 2021, The New Stack

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