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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. FoundationDB

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Unsere Besucher vergleichen Databricks und FoundationDB oft mit PostgreSQL, MongoDB und Cassandra.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Created as commercial project in 2013, FoundationDB has been acquired by Apple in March 2015 and was withdrawn from the market. As a consequence, the product was removed from the DB-Engines ranking. In April 2018, Apple open-sourced FoundationDB and it therefore reappears in the 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.

Sortierter Key-Value Store. Core features werden durch layers ergänzt.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Unterstützt durch speziellen Layer
Key-Value Store
Relational DBMS

Unterstützt durch speziellen SQL-Layer

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

Punkte	76,33
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#188	Overall
	#31	Document Stores
	#28	Key-Value Stores
	#86	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

github.com/apple/foundationdb

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

apple.github.io/foundationdb

Entwickler

Databricks

FoundationDB

Erscheinungsjahr

2013

Aktuelle Version

6.2.28, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

Einige Layers unterstützen Schemata

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Einige Layers unterstützen Typen

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nur in speziellem SQL-Layer

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python
Ruby
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nur im SQL-layer

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Linearizable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nur im SQL-layer

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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