DBMS > Cachelot.io vs. Faircom EDGE vs. LokiJS vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Faircom EDGE vs. LokiJS vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

In-memory JavaScript DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,02
Rang	#370	Overall
	#55	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,44
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores

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

Website

cachelot.io

www.faircom.com/products/faircom-edge

github.com/techfort/LokiJS

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

techfort.github.io/LokiJS

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

FairCom Corporation

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

1979

2014

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

Restricted, free version available

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++

ANSI C, C++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

JavaScript API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

View Functions in JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

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

keine

Immediate Consistency
Tunable Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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