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DBMS > Drizzle vs. EventStoreDB vs. Graphite vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. EventStoreDB vs. Graphite vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSEvent StoreTime Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,07
Rang#181  Overall
#1  Event Stores
Punkte5,19
Rang#62  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte1,88
Rang#130  Overall
#23  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.eventstore.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsplicemachine.com
Technische Dokumentationdevelopers.eventstore.comgraphite.readthedocs.iodocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerEvent Store LimitedChris DavisOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSplice Machine
Erscheinungsjahr20082012200619942014
Aktuelle Version7.2.4, September 201221.2, Februar 202118.1.40, Mai 20203.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLOpen SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++PythonC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Java
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
Linux
Windows
Linux
Unix
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP API
Sockets
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja infoJava
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinja infoonly for the SQL APIja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keineSource-Replica ReplikationMulti-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 SystemkeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingyes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPneinneinAccess 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
DrizzleEventStoreDBGraphiteOracle Berkeley DBSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

Most Prominent Time Series Databases For Data Scientists
6. September 2021, AIM

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

What is NoSQL (Not Only SQL database)?
28. Februar 2022, TechTarget

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle acquires Sleepycat for code
17. August 2016, East Bay Times

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular
5. März 2019, ADT Magazine

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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

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

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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