DBMS > Cubrid vs. Splice Machine vs. Tkrzw vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Splice Machine vs. Tkrzw vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

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

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

Punkte	0,07
Rang	#349	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

splicemachine.com

dbmx.net/tkrzw

www.warp10.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

splicemachine.com/how-it-works

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Splice Machine

Mikio Hirabayashi

SenX

Erscheinungsjahr

2008

2014

2020

2015

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.1, March 2021

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 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.

Implementierungssprache

C, C++, Java

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X
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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

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

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Java

nein

WarpScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

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

nein

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

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Weitere Ressourcen

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29. September 2020, eWeek

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18. September 2019, Towards Data Science

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