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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. OrientDB vs. Splice Machine vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

www.orientdb.com/docs/last/index.html

splicemachine.com/how-it-works

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Splice Machine

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2010

2014

2010

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.2.29, Maerz 2024

3.1, March 2021

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like query language, no joins

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, Javascript

Java

Triggers

Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

could be achieved with distributed queries

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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.

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