DBMS > Databricks vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SpatiaLite

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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.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

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

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

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

Entwickler

Databricks

Spotify

Microsoft

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2013

2014

2016

2008

Aktuelle Version

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

serverlos

Datenschema

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

schemafrei

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

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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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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