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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. H2 vs. Hypertable vs. Titan

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenH2  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.
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.Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSWide Column StoreGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,61
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte8,13
Rang#49  Overall
#31  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.h2database.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.databricks.comwww.h2database.com/­html/­main.htmlgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerDatabricksThomas MuellerHypertable Inc.Aurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr2013200520092012
Aktuelle Version2.2.220, Juli 20230.9.8.11, Maerz 2016
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infodual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
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.
ImplementierungsspracheJavaC++Java
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
OS X
Unix
Windows
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
C++ API
Thrift
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
JavaC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Procedures and User-Defined Functionsneinja
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaWith clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a databasewählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebeneja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksH2HypertableTitan
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
DatabricksH2HypertableTitan
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund
21. Mai 2024, Fortune

Building CI Pipeline with Databricks Asset Bundle and GitLab
25. Mai 2024, hackernoon.com

XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI
22. Mai 2024, businesswire.com

AI is Driving Record Sales at Multibillion-Dollar Databricks. An IPO Can Wait … - WSJ
6. März 2024, The Wall Street Journal

Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More
23. Mai 2024, Solutions Review

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
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Titan Graph Database Integration with DynamoDB: World-class Performance, Availability, and Scale for New Workloads
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