DBMS > BigObject vs. Cassandra vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Cassandra vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

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

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

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

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

Punkte	101,89
Rang	#12	Overall
	#1	Wide Column Stores

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

Website

bigobject.io

cassandra.apache.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cassandra.apache.org/doc/latest

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2008

2014

Aktuelle Version

4.1.3, Juli 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

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.

Astra DB: Multi-cloud DBaaS built on Apache Cassandra.

Implementierungssprache

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
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheitsabfragen, nicht immer die performanteste Lösung

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language, eine SQL-ähnliche Abfragesprache)
Thrift

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomizität und Isolation innerhalb einzelner Operationen werden unterstützt

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Apache Cassandra is the leading NoSQL, distributed database management system, well...
» mehr

Competitive advantages

No single point of failure ensures 100% availability . Operational simplicity for...
» mehr

Typical application scenarios

Internet of Things (IOT), fraud detection applications, recommendation engines, product...
» mehr

Key customers

Apple, Netflix, Uber, ING,, Intuit,Fidelity, NY Times, Outbrain, BazaarVoice, Best...
» mehr

Market metrics

Cassandra is used by 40% of the Fortune 100.
» mehr

Licensing and pricing models

Apache licenseÂ Pricing for commercial distributions provided by DataStax and available...
» mehr

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