DBMS > Databricks vs. OpenQM vs. VelocityDB vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. OpenQM vs. VelocityDB vs. Warp 10

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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.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Time Series 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	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Punkte	0,07
Rang	#349	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

www.databricks.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

velocitydb.com

www.warp10.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

velocitydb.com/UserGuide

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Databricks

Rocket Software, originally Martin Phillips

VelocityDB Inc

SenX

Erscheinungsjahr

2013

1993

2011

2015

Aktuelle Version

3.4-12

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Any that supports .NET

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

with some exceptions

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.Net

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

WarpScript

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

Based on Windows Authentication

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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