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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Fauna vs. Ultipa vs. Warp 10

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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.

Fauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure.

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS

Graph DBMS

Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	84,24
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	1,55
Rang	#143	Overall
	#26	Document Stores
	#13	Graph DBMS
	#66	Relational DBMS
	#13	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#338	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,06
Rang	#351	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.fauna.com

www.ultipa.com/document

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Databricks

Fauna, Inc.

Ultipa

SenX

Erscheinungsjahr

2013

2014

2019

2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

WarpScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

consistent hashing

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Identity management, authentication, and access control

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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