DBMS > Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb 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.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

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

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

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	76,33
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#11	Relational DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,09
Rang	#352	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.databricks.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Databricks

Microsoft

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2016

2017

2012

Aktuelle Version

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Java, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Linux
OS X
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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Java
PHP

Java
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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