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Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. NSDb vs. PlanetScale vs. Splice Machine

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NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  Xaus Vergleich ausschliessenPlanetScale  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 DatenScalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of KubernetesScalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of VitessOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#369  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte1,49
Rang#155  Overall
#72  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.datomic.comnsdb.ioplanetscale.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.datomic.comnsdb.io/­Architectureplanetscale.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerCognitectPlanetScaleSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201720202014
Aktuelle Version1.0.7075, Dezember 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, ClojureJava, ScalaGoJava
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
macOS
Docker
Linux
macOS
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejayes: int, bigint, decimal, stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageja infomit proprietären Erweiterungenja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIgRPC
HTTP REST
WebSocket
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
Java
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction Functionsneinja infoproprietäre Syntaxja infoJava
TriggersBy using transaction functionsjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingShardingShared 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
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engineja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID at shard levelACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engineyes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)Using Apache Lucenejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder RollenAccess 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

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Weitere Ressourcen
DatomicNSDbPlanetScaleSplice Machine
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13. November 2021, InfoQ.com

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

James Dixon Imagines A Data Lake That Matters
26. Januar 2015, Forbes

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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PlanetScale ends free tier services and chops some staff
11. März 2024, The Register

PlanetScale forks MySQL to add vector support
1. Juni 2024, Yahoo Movies Canada

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3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Named to Fortune 2023 Best Small Workplaces
31. August 2023, Business Wire

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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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

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

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19. Januar 2021, Datanami

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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