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DBMS > Datomic vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenLarge scale data warehouse service with append-only tablesOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,59
Rang#150  Overall
#69  Relational DBMS
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.datomic.comcloud.google.com/­bigquerysplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.datomic.comcloud.google.com/­bigquery/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerCognitectGoogleSplice Machine
Erscheinungsjahr201220102014
Aktuelle Version1.0.6735, Juni 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, ClojureJava
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIRESTful HTTP/JSON APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction Functionsbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptja infoJava
TriggersBy using transaction functionsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peerskeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
DatomicGoogle BigQuerySplice Machine
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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15. Februar 2024, iProgrammer

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16. Dezember 2017, AWS Blog

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TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

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11. Oktober 2022, Ledger Insights

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29. September 2020, eWeek

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19. Januar 2021, Datanami

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