DBMS > Apache Doris vs. LevelDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. LevelDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#237	Overall
	#108	Relational DBMS

Punkte	2,75
Rang	#107	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

github.com/google/leveldb

splicemachine.com

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Google

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2017

2011

2014

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

1.23, Februar 2021

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

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

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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9. Oktober 2023, hackernoon.com

How Big Data Is Saving Lives in Real Time: IoV Data Analytics Helps Prevent Accidents
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LLM-Powered OLAP: the Tencent Experience with Apache Doris
28. August 2023, hackernoon.com

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

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22. Oktober 2014, SitePoint

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19. Oktober 2022, Blocks and Files

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Unified MLOps: Feature Stores and Model Deployment
13. Mai 2022, InfoQ.com

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