DBMS > Cachelot.io vs. H2 vs. Splice Machine vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. H2 vs. Splice Machine vs. Trino

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

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

Punkte	5,00
Rang	#66	Overall
	#36	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

splicemachine.com/how-it-works

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

Thomas Mueller

Splice Machine

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2005

2014

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

depending on connected data-source

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

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

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

Neuigkeiten

Big names round out the Trino Fest 2024 lineup
8. Mai 2024

59: Querying Trino with Java and jOOQ
24. April 2024

A sneak peek of Trino Fest 2024
15. April 2024

Time travel in Delta Lake connector
11. April 2024

58: Understanding your users with Trino and Mitzu
4. April 2024

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

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

The Perfect AI Storage: Trino From Facebook And Iceberg From Netflix?
30. April 2024, The Next Platform

Starburst Brings Dataframes Into Trino Platform
7. September 2023, Datanami

Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost | Amazon ...
4. Oktober 2023, AWS Blog

Trino: The Open-source Data Query Engine That Split from Facebook
30. März 2022, hackernoon.com

A look at Presto, Trino SQL query engines
9. August 2022, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk