DBMS > Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Lovefield vs. Splice Machine

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

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Name

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Kurzbeschreibung

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

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Relational DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

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

www.esgyn.cn

google.github.io/lovefield

splicemachine.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Atos Convergence Creators

Esgyn

Google

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

2015

2014

Aktuelle Version

1703

2.1.12, February 2017

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

2021: The Year of the Feature Store
19. Januar 2021, Datanami

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches ML Manager Beta Program to Meet the Growing Demand for Operational AI
7. April 2019, insideBIGDATA

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