DBMS > EsgynDB vs. JSqlDb vs. Oracle NoSQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. JSqlDb vs. Oracle NoSQL vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	2,95
Rang	#100	Overall
	#17	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

jsqldb.org (offline)

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Esgyn

Konrad von Backstrom

Oracle

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2018

2011

2014

Aktuelle Version

0.8, Dezember 2018

23.3, Dezember 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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

Linux
macOS
Windows

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

functions in JavaScript

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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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13. Dezember 2023, Channel Futures

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23. August 2022, TechTarget

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19. Januar 2021, Datanami

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