DBMS > Databricks vs. FatDB vs. Spark SQL vs. TempoIQ vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. FatDB vs. Spark SQL vs. TempoIQ vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

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.

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document 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	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.databricks.com

spark.apache.org/sql

tempoiq.com (offline)

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Databricks

FatCloud

Apache Software Foundation

TempoIQ

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2014

2012

2019

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
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

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

SQL-like DML and DDL statements

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

JDBC
ODBC

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Java
Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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