DBMS > Databricks vs. Qdrant vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Qdrant vs. TerminusDB

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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.

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	99,29
Rang	#12	Overall
	#2	Document Stores
	#8	Relational DBMS

Punkte	2,23
Rang	#106	Overall
	#8	Vektor DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

www.databricks.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

terminusdb.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

qdrant.tech/documentation

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Databricks

Qdrant

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2021

2018

Aktuelle Version

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3

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

Rust

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux

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

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Collection-level replication

Journaling Streams

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

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 journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Key-based authentication

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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