DBMS > Databricks vs. LeanXcale vs. Transbase vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. LeanXcale vs. Transbase 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.

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

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

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

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

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

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.databricks.com

www.leanxcale.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Databricks

LeanXcale

Transaction Software GmbH

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2015

1987

2012

Aktuelle Version

Transbase 8.3, 2022

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Development Lizenz gratis

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 und C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X
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

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
Java
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

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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