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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Stardog 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.

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

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

Graph DBMS
RDF Store

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	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

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

Website

www.databricks.com

www.stardog.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.stardog.com

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Databricks

Stardog-Union

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2010

2012

Aktuelle Version

7.3.0, Mai 2020

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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