DBMS > Cachelot.io vs. Hypertable vs. Splice Machine vs. SWC-DB vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Hypertable vs. Splice Machine vs. SWC-DB vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	0,01
Rang	#378	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

cachelot.io

splicemachine.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

yanza.com

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Hypertable Inc.

Splice Machine

Alex Kashirin

Yanza

Erscheinungsjahr

2015

2009

2014

2020

2015

Aktuelle Version

0.9.8.11, Maerz 2016

3.1, March 2021

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPL V3

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Windows

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

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

C++ API
Thrift

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

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

C++

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

nein

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

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

5 Free NoSQL Database Certification Courses in 2024
31. Januar 2024, AIM

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

TimescaleDB, an open source database for storing time series data
10. April 2021, Linux Adictos

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 Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk