DBMS > Databricks vs. GeoMesa vs. SpatiaLite vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. GeoMesa vs. SpatiaLite vs. YDB

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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.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Spatial extension of SQLite

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Spatial DBMS

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,33
Rang	#287	Overall
	#43	Document Stores
	#132	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.geomesa.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

ydb.tech/en/docs

Entwickler

Databricks

CCRi und Andere

Alessandro Furieri

Yandex

Erscheinungsjahr

2013

2014

2008

2019

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

serverlos

Linux

Datenschema

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

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

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Active-passive shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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