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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. IBM Db2 Event Store vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe 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.Distributed Event Store optimized for Internet of Things use casesScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Event Store
Time Series DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,27
Rang#309  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.ibm.com/­products/­db2-event-storevitess.io
Technische Dokumentationdocs.databricks.comwww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storevitess.io/­docs
EntwicklerDatabricksIBMThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr201320172013
Aktuelle Version2.015.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC und C++Go
Server BetriebssystemegehostetLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionDocker
Linux
macOS
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLja infothrough the embedded Spark runtimeja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenjaja infoproprietäre Syntax
Triggersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaActive-active shard replicationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjaNo - written data is immutableja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storageja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksIBM Db2 Event StoreVitess
Specific characteristicsSupported 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
DatabricksIBM Db2 Event StoreVitess
DB-Engines Blog Posts

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

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The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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