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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Solr vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed 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.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.databricks.com

solr.apache.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Databricks

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2006

2009

Aktuelle Version

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Android
Linux
Windows

Datenschema

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

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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