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Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. Google Cloud Bigtable vs. Splice Machine vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAxibase  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSkalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und VisualisierungGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,35
Rang#282  Overall
#25  Time Series DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#357  Overall
#51  Key-Value Stores
Websiteaxibase.com/­docs/­atsd/­financecloud.google.com/­bigtablesplicemachine.comgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAxibase CorporationGoogleSplice MachineSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2013201520142011
Aktuelle Version155853.1, March 20214.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoCommunity Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paidkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC#
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infoshort, integer, long, float, double, decimal, stringneinjaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
PHP
Python
R
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinja infoJavanein
Triggersjaneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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
AxibaseGoogle Cloud BigtableSplice MachineSTSdb
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The Ultimate ATV Test: Suzuki's King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska's Hunting Season
14. Oktober 2020, Outdoor Life

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

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Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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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

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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