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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. OpenTSDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#287	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#140	Overall
	#12	Time Series DBMS

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

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

opentsdb.net

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Databend Labs

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2021

2011

2014

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

LGPL

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

Rust

Java

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

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

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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1. Juni 2016, The New Stack

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1. April 2015, O'Reilly Media

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

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

Splice Machine Launches ML Manager Beta Program to Meet the Growing Demand for Operational AI
7. April 2019, insideBIGDATA

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