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DBMS > EsgynDB vs. Firebolt vs. Hazelcast vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Firebolt vs. Hazelcast vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebolt  Xaus Vergleich ausschliessenHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionHighly scalable cloud data warehouse and analytics product infoForked from ClickhouseA widely adopted in-memory data gridOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,15
Rang#325  Overall
#144  Relational DBMS
Punkte1,49
Rang#148  Overall
#68  Relational DBMS
Punkte5,72
Rang#59  Overall
#6  Key-Value Stores
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnwww.firebolt.iohazelcast.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.firebolt.iohazelcast.org/­imdg/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerEsgynFirebolt Analytics Inc.HazelcastSplice Machine
Erscheinungsjahr2015202020082014
Aktuelle Version5.3.6, November 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availableOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaJava
Server BetriebssystemeLinuxgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infothe object must implement a serialization strategy
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLjajaSQL-like query languageja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
.Net
ODBC
RESTful HTTP API
JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetGo
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinja infoEvent Listeners, Executor Servicesja infoJava
Triggersneinneinja infoEventsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersabhängig von Storage layerja infoReplicated MapMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitedACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRole-based access controlAccess 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
EsgynDBFireboltHazelcastSplice Machine
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Data warehouse unicorn Firebolt aims to make magic in Kirkland
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10 Best Data Pipeline Tools of 2024 to Boost Your Productivity
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Cloud data unicorn Firebolt fires dozens of employees
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17. April 2024, VentureBeat

Event Stream Processing Market Exploring Future Growth 2023-2032 and Key Players - Cloudera, Inc., Hazelcast,
24. September 2024, EIN News

Hazelcast Expands Global Partner Program to Support Mission-Critical, AI Application Projects
20. August 2024, PR Newswire

Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric
7. März 2024, Forbes

Hazelcast Showcases Real-Time Data Platform at 2024 Gartner Summit
15. Mai 2024, Datanami

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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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