DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Splice Machine vs. SurrealDB vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Splice Machine vs. SurrealDB vs. SWC-DB

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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

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	1,02
Rang	#190	Overall
	#33	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

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

splicemachine.com

surrealdb.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

surrealdb.com/docs

Entwickler

Atos Convergence Creators

Splice Machine

SurrealDB Ltd

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2016

2014

2022

2020

Aktuelle Version

1703

3.1, March 2021

v1.5.0, Mai 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPL V3

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

Rust

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

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

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

nein

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

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

yes, based on authentication and database rules

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

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Weitere Ressourcen

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10. März 2020, Towards Data Science

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27. September 2023, Sifted

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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