DBMS > Databricks vs. Oracle Rdb vs. Qdrant vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Oracle Rdb vs. Qdrant 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.

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

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

Vektor DBMS

Object oriented 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	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

www.databricks.com

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

qdrant.tech/documentation

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Databricks

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Qdrant

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

1984

2021

2012

Aktuelle Version

7.4.1.1, 2021

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

Rust

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

HP Open VMS

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Collection-level replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

yes, on a single node

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

Key-based authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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