DBMS > CrateDB vs. FatDB vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. FatDB vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Large scale data warehouse service with append-only tables

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,71
Rang	#227	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

cratedb.com

cloud.google.com/bigquery

splicemachine.com

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

cloud.google.com/bigquery/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Crate

FatCloud

Google

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2013

2012

2010

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

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.

CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Windows

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

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

nein

SQL

Support of SQL

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Ãœber Applikationen

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native...
» mehr

Competitive advantages

Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling...
» mehr

Typical application scenarios

IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics...
» mehr

Key customers

Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most...
» mehr

Market metrics

The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®...
» mehr

Licensing and pricing models

See CrateDB pricing >
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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