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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. H2 vs. Riak TS vs. XTDB

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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.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

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	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.databricks.com

www.h2database.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.h2database.com/html/main.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Databricks

Thomas Mueller

Open Source, formerly Basho Technologies

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2005

2015

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.0.0, September 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

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

Open Source

MIT License

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

Java

Erlang

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

yes, limited

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Java

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Erlang

nein

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

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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8. April 2024, Forbes

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7. Juni 2015, insideBIGDATA

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26. Mai 2017, Open Source For You

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