DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. H2GIS vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. H2GIS vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Spatial extension of H2

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/datastore

www.h2gis.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

www.h2gis.org/docs/home

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Esgyn

Google

CNRS

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2008

2013

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

mit Google App Engine

basierend auf H2

Java

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-source replication using Paxos

basierend auf H2

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

basierend auf H2

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

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

Weitere Ressourcen

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11. Januar 2024, TechCrunch

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26. April 2024, TechTarget

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, Datanami

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18. November 2015, CIO

Big Data News: Splice Machine, Carpathia, Altiscale, DataGravity
11. Februar 2014, Data Center Knowledge

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12. Mai 2014, Datanami

bereitgestellt von Google News

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