DBMS > Databricks vs. jBASE vs. Microsoft Azure Cosmos DB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. jBASE vs. Microsoft Azure Cosmos DB

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.

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Website

www.databricks.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

Entwickler

Databricks

Rocket Software (früher Zumasys)

Microsoft

Erscheinungsjahr

2013

1991

2014

Aktuelle Version

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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.

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

gehostet

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

JSON types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Sekundärindizes

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

Embedded SQL for jBASE in BASIC

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Basic
Jabbascript
Java

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

Triggers

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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

Access rights can be defined down to the item level

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

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

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

General Availability: Data API builder | Azure updates
15. Mai 2024, azure.microsoft.com

Start your AI journey with Microsoft Azure Cosmos DB—compete for $10K
9. Mai 2024, azure.microsoft.com

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

How to Migrate Azure Cosmos DB Databases | by Arwin Lashawn
25. August 2023, DataDrivenInvestor

Microsoft Benchmarks Distributed PostgreSQL DBs
10. Juli 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk