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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. NSDb vs. Oracle NoSQL

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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.

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

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	96,01
Rang	#13	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#394	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	3,35
Rang	#78	Overall
	#13	Document Stores
	#10	Key-Value Stores
	#42	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

nsdb.io

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

nsdb.io/Architecture

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

Entwickler

Databricks

Oracle

Erscheinungsjahr

2013

2017

2011

Aktuelle Version

24.4, Dezember 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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.

Implementierungssprache

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Linux
Solaris SPARC/x86

Datenschema

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

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

optional

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Java
Scala

C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Typescript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

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

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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