DBMS > EsgynDB vs. KairosDB vs. Machbase Neo vs. RDF4J vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. KairosDB vs. Machbase Neo vs. RDF4J vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

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

Website

www.esgyn.cn

github.com/kairosdb/kairosdb

machbase.com

rdf4j.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

kairosdb.github.io

machbase.com/dbms

rdf4j.org/documentation

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Esgyn

Machbase

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2013

2004

2014

Aktuelle Version

1.2.2, November 2018

V8.0, August 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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 query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

selectable replication factor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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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2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

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

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP
18. November 2015, CIO

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