DBMS > Atos Standard Common Repository vs. EJDB vs. EsgynDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. EJDB vs. EsgynDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A fully ACID in-memory object graph database

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

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

Website

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

github.com/Softmotions/ejdb

www.esgyn.cn

origodb.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

origodb.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Atos Convergence Creators

Softmotions

Esgyn

Robert Friberg et al

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

2012

2015

2009

under the name LiveDB

2014

Aktuelle Version

1703

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

string, integer, double, bool, date, object_id

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

In-process Library

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Java

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based authorization

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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
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

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

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

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