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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. HBase vs. SpatiaLite

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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.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Wide Column Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

hbase.apache.org

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

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

hbase.apache.org/book.html

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

Entwickler

Databricks

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2013

2008

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

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

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

serverlos

Datenschema

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

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

nein

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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22. Mai 2024, Business Wire

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

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6. Mai 2016, InfoWorld

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6. Mai 2015, The New Stack

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