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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. Realm

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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.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

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

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

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

realm.io/docs

Entwickler

Databricks

LeanXcale

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2001

2015

2014

Aktuelle Version

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

Open Source

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

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Android
Backend: serverlos
iOS
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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
Java
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java, SQL

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

In-Memory realm

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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