DBMS > Axibase vs. IBM Db2 Event Store vs. Riak KV vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. IBM Db2 Event Store vs. Riak KV vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

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

Punkte	0,21
Rang	#308	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

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

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

www.ibm.com/products/db2-event-store

splicemachine.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Axibase Corporation

IBM

OpenSource, formerly Basho Technologies

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2013

2017

2009

2014

Aktuelle Version

15585

2.0

3.2.0, Dezember 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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 und C++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

Java

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Active-active shard replication

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

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

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Basho Revamps Riak Open-Source Database
22. September 2023, InformationWeek

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

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

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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