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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. H2 vs. Oracle Rdb vs. Valentina Server

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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.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.h2database.com

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.h2database.com/html/main.html

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Databricks

Thomas Mueller

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2013

2005

1984

1999

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

7.4.1.1, 2021

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

HP Open VMS

Linux
OS X
Windows

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Java

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

yes, on a single node

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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