DBMS > Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

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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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Vektor 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	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#386	Overall
	#16	Vektor DBMS

Website

www.databricks.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

spark.apache.org/sql

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Databricks

Microsoft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2016

2014

2023

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
Java
PHP

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python

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

yes, utilizing Spark Core

Sharding

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

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

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

nein

Role based access control and fine grained access rights

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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