DBMS > atoti vs. Databricks vs. Heroic vs. MonetDB vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Databricks vs. Heroic vs. MonetDB vs. Qdrant

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,45
Rang	#253	Overall
	#13	Object oriented DBMS

Punkte	84,24
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

Website

atoti.io

www.databricks.com

github.com/spotify/heroic

www.monetdb.org

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.databricks.com

spotify.github.io/heroic

www.monetdb.org/Documentation

qdrant.tech/documentation

Entwickler

ActiveViam

Databricks

Spotify

MonetDB BV

Qdrant

Erscheinungsjahr

2013

2014

2004

2021

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

with Databricks SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

benutzerdefinierte Funktionen

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Collection-level replication

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

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

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

Key-based authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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