DBMS > Datomic vs. NSDb vs. Splice Machine vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. NSDb vs. Splice Machine vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,55
Rang	#144	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Punkte	0,01
Rang	#378	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.datomic.com

nsdb.io

splicemachine.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

nsdb.io/Architecture

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Cognitect

Splice Machine

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

2020

Aktuelle Version

1.0.7180, Juli 2024

3.1, March 2021

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPL V3

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

Java, Clojure

Java, Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

Java
Scala

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

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Java

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Brazil’s Nubank Acquires US Software Firm Cognitect
30. Juli 2020, Nearshore Americas

Lucas Cavalcanti on Using Clojure, Microservices, Hexagonal Architecture and Public Cloud at Nubank
16. August 2021, InfoQ.com

Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic
24. Juli 2020, LatamList

Nubank acquires US company; PayPal studies cryptocurrencies
24. Juli 2020, iupana.com

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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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 Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

2021: The Year of the Feature Store
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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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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