DBMS > Databricks vs. SpaceTime vs. STSdb vs. Transwarp KunDB vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. SpaceTime vs. STSdb vs. Transwarp KunDB vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded 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.

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.mireo.com/spacetime

github.com/STSSoft/STSdb4

www.transwarp.cn/en/product/kundb

yanza.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

Entwickler

Databricks

Mireo

STS Soft SC

Transwarp

Yanza

Erscheinungsjahr

2013

2020

2011

2015

Aktuelle Version

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

nein

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

A subset of ANSI SQL is implemented

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

.NET Client API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C#
C++
Python

C#
Java

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Fixed-grid hypercubes

keine

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Real-time block device replication (DRBD)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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