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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Greenplum vs. OrigoDB vs. SWC-DB

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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.

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

A fully ACID in-memory object graph database

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.databricks.com

greenplum.org

origodb.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.greenplum.org

origodb.com/docs

Entwickler

Databricks

Pivotal Software Inc.

Robert Friberg et al

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2013

2005

2009

under the name LiveDB

2020

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

Linux
Windows

Linux

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

seit Version 4.2

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
Java
Perl
Python
R

.Net

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based authorization

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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