DBMS > Bangdb vs. BigObject vs. SAP HANA vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. BigObject vs. SAP HANA vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

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

Website

bangdb.com

bigobject.io

www.sap.com/products/hana.html

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.bigobject.io

help.sap.com/hana

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

BigObject, Inc.

SAP

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2012

2015

2010

2014

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

SQLScript, R

Java

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

nein

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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