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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. FatDB vs. Splice Machine vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  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.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document Store
Key-Value Store
Relational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,18
Rang#332  Overall
#46  Document Stores
Websitewww.databricks.comsplicemachine.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationdocs.databricks.comsplicemachine.com/­how-it-workswww.xtdb.com/­docs
EntwicklerDatabricksFatCloudSplice MachineJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2013201220142019
Aktuelle Version3.1, March 20211.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoMIT License
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#JavaClojure
Server BetriebssystemegehostetWindowsLinux
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreijaschemafrei
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, XSLTjanein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverjaeingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C#C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoÃœber Applikationenja infoJavanein
Triggersja infoÃœber Applikationenjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksFatDBSplice MachineXTDB infoformerly named Crux
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
DatabricksFatDBSplice MachineXTDB infoformerly named Crux
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 Data+AI Summit 2024: The Standout Vendors
13. Juni 2024, CRN

How businesses can use Databricks' new AI analytics program
13. Juni 2024, Yahoo Finance

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

Informatica and Databricks partner for enhances AI governance
14. Juni 2024, SiliconANGLE News

Shutterstock Hoping to Become What Apple Was to Napster in the AI Image Space
13. Juni 2024, PetaPixel

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

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