DBMS > Apache Pinot vs. FatDB vs. MySQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. FatDB vs. MySQL vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

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

Website

pinot.apache.org

www.mysql.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

dev.mysql.com/doc

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

FatCloud

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2012

1995

2014

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

8.3.0, Jaenner 2024

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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.

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

proprietäre Syntax

Java

Triggers

Ãœber Applikationen

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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Weitere Ressourcen

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MySQL is the DBMS of the Year 2019
3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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