DBMS > Databricks vs. Lovefield vs. SAP HANA vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Lovefield vs. SAP HANA vs. SpaceTime

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

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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

google.github.io/lovefield

www.sap.com/products/hana.html

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

help.sap.com/hana

Entwickler

Databricks

Google

SAP

Mireo

Erscheinungsjahr

2013

2014

2010

2020

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Appliance oder cloud-service

Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

JavaScript

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

SQLScript, R

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Real-time block device replication (DRBD)

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund
21. Mai 2024, Fortune

Building CI Pipeline with Databricks Asset Bundle and GitLab
25. Mai 2024, hackernoon.com

XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI
22. Mai 2024, businesswire.com

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

Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More
23. Mai 2024, Solutions Review

bereitgestellt von Google News

Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine
2. April 2024, SAP News

Automating the update process of a clustered SAP HANA DB using nZDT and Ansible | Amazon Web Services
16. November 2023, AWS Blog

Modernize consolidation in an SAP S/4 HANA environment | CCH Tagetik
9. April 2024, Wolters Kluwer

SAP HANA Cloud Vector Engine
18. April 2024, IgniteSAP

What are the options as SAP HANA 1.0 support in the Neo environment sunsets?
3. November 2023, ComputerWeekly.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk