DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Databricks vs. Valentina Server vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Valentina Server vs. Vitess

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenValentina Server  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe 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.Object-relational database and reports serverScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,21
Rang#325  Overall
#144  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.valentina-db.netvitess.io
Technische Dokumentationdocs.databricks.comvalentina-db.com/­docs/­dokuwiki/­v5/­doku.phpvitess.io/­docs
EntwicklerDatabricksParadigma SoftwareThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr201319992013
Aktuelle Version5.7.515.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGo
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjaja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ODBCADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenjaja infoproprietäre Syntax
Triggersjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksValentina ServerVitess
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
DatabricksValentina ServerVitess
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM
15. Juni 2024, Analytics India Magazine

The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt