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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. FatDB vs. GeoMesa vs. Kinetica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
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.Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Fully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.geomesa.orgwww.kinetica.com
Technische Dokumentationdocs.databricks.comwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmldocs.kinetica.com
EntwicklerDatabricksFatCloudCCRi und AndereKinetica
Erscheinungsjahr2013201220142012
Aktuelle Version5.0.0, Mai 20247.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache License 2.0kommerziell
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.
ImplementierungsspracheC#ScalaC, C++
Server BetriebssystemegehostetWindowsLinux
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C#C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoÃœber Applikationenneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersja infoÃœber Applikationenneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingabhängig von Storage layerSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorabhängig von Storage layerSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
abhängig von Storage layerImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinabhängig von Storage layerja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksFatDBGeoMesaKinetica
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksFatDBGeoMesaKinetica
DB-Engines Blog Posts

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

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM
15. Juni 2024, Analytics India Magazine

The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

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Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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