DBMS > ArcadeDB vs. Atos Standard Common Repository vs. Splice Machine vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. Atos Standard Common Repository vs. Splice Machine vs. Yaacomo

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Name

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Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#366	Overall
	#50	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#53	Key-Value Stores
	#36	Time Series DBMS

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

Website

arcadedb.com

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

splicemachine.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Arcade Data

Atos Convergence Creators

Splice Machine

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2021

2016

2014

2009

Aktuelle Version

September 2021

1703

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema and schema-less with LDAP views

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

SQL-like query language, no joins

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

LDAP

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages with LDAP bindings

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

LDAP bind authentication

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof?
10. Februar 2024, Atos

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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

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19. Januar 2021, Datanami

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

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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