DBMS > Databricks vs. Microsoft Azure AI Search vs. NSDb vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Microsoft Azure AI Search vs. NSDb vs. Transbase

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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.

Search-as-a-service for web and mobile app development

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Suchmaschine

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor 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	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

azure.microsoft.com/en-us/services/search

nsdb.io

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

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

nsdb.io/Architecture

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

Entwickler

Databricks

Microsoft

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2015

2017

1987

Aktuelle Version

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript
Python

Java
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

using Azure authentication

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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