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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. IBM Cloudant vs. SwayDB vs. Tkrzw

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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.

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	2,68
Rang	#106	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.databricks.com

www.ibm.com/products/cloudant

swaydb.simer.au

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

Entwickler

Databricks

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Simer Plaha

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2013

2010

2018

2020

Aktuelle Version

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Erlang

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

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

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

Java
Kotlin
Scala

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

nein

Triggers

nein

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

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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1. Dezember 2014, Linux.com

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16. August 2021, IBM

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26. September 2019, EnterpriseAI

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22. März 2014, App Developer Magazine

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