DBMS > Coveo vs. EsgynDB vs. Sequoiadb vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Coveo vs. EsgynDB vs. Sequoiadb vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

AI-powered hosted search, recommendation and personalization platform providing tools for both low-code and full-code development

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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

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

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#114	Overall
	#11	Suchmaschinen

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

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

docs.coveo.com

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Coveo

Esgyn

Sequoiadb Ltd.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2012

2015

2013

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

hybrid - fields need to be configured prior to indexing, but relationships can be exploited at query time without pre-configuration

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C++
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

granular access controls, API key management, content filters

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Coveo Debuts GenAI Tools on Genesys Cloud and AppFoundry
17. Mai 2024, CX Today

Coveo expands partnership with Genesys to empower contact center agents with various types of AI
16. Mai 2024, KMWorld Magazine

Coveo Named a Leader in the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Search and Product Discovery
16. Mai 2024, PR Newswire

Coveo announced new partnership with Genesys
16. Mai 2024, Martechcube

Coveo Recognized as a Leader in Gartner's 2014 Magic Quadrant for Enterprise Search
17. Mai 2024, Yahoo Eurosport UK

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

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

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

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