DBMS > Databricks vs. IRONdb vs. PostGIS vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. IRONdb vs. PostGIS vs. RDF4J

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

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.

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Spatial extension of PostgreSQL

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Spatial DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.databricks.com

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

postgis.net

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

postgis.net/documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Databricks

Circonus LLC.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2017

2005

2004

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

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

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in Lua

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic, metric affinity per node

basierend auf PostgreSQL

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

basierend auf PostgreSQL

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

basierend auf PostgreSQL

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

5. Databricks
14. Mai 2024, CNBC

This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks
9. Mai 2024, Yahoo Finance

AI is Driving Record Sales at Multibillion-Dollar Databricks. An IPO Can Wait …
6. März 2024, The Wall Street Journal

Databricks' New Open Source LLM
8. April 2024, Forbes

Top 5 Lessons Learned from Databricks' Journey from $400M to $1.5B+
23. April 2024, saastr.com

bereitgestellt von Google News

Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk