DBMS > Databricks vs. Immudb vs. Oracle Rdb vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Immudb vs. Oracle Rdb vs. WakandaDB

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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.

An open source immutable (append-only) database with cryptographic verification which makes it tamper-resistant and fully auditable.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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	0,24
Rang	#305	Overall
	#43	Key-Value Stores

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

www.databricks.com

github.com/codenotary/immudb
immudb.io

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.immudb.io

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Databricks

Codenotary

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2020

1984

2012

Aktuelle Version

1.2.3, April 2022

7.4.1.1, 2021

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

BSD
Linux
macOS
Solaris
Windows
z/OS

HP Open VMS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

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

SQL-like syntax

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC protocol
PostgreSQL wire protocol

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

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

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

yes, on a single node

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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