DBMS > BigObject vs. BoltDB vs. EsgynDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. BoltDB vs. EsgynDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

A fully ACID in-memory object graph database

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

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

Website

bigobject.io

github.com/boltdb/bolt

www.esgyn.cn

origodb.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

origodb.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

BigObject, Inc.

Esgyn

Robert Friberg et al

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2013

2015

2009

under the name LiveDB

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

kommerziell

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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java Stored Procedures

Java

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based authorization

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

What I learnt from building 3 high traffic web applications on an embedded key value store.
21. Februar 2018, hackernoon.com

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes
14. März 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

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

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine splices into AWS
8. Februar 2017, SDTimes.com

bereitgestellt von Google News

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