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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. MonetDB vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

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.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
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	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.monetdb.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Databricks

MonetDB BV

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2004

2009

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 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

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
Linux
Windows

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

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in SQL, C, R

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

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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