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DBMS > EsgynDB vs. Splice Machine vs. Teradata Aster vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Splice Machine vs. Teradata Aster vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkPlatform for big data analytics on multistructured data sources and typesTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnsplicemachine.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationsplicemachine.com/­how-it-workstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynSplice MachineTeradataApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201420052014
Aktuelle Version3.1, March 20212.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
LinuxLinux
DatenschemajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Storeja
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 infoin Aster File Storenein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLjajajaja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
Python
R
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoJavaR packagesJava Stored Procedures
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.ja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaYes, via Full Spark Integrationja infoSQL Map-Reduce Frameworkja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
EsgynDBSplice MachineTeradata AsterTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 ...
19. Januar 2021, PR Newswire

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

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

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon
23. Mai 2014, Northwestern Engineering

Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store
8. Oktober 2013, ZDNet

Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business
22. September 2011, PR Newswire

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster
12. September 2016, RCR Wireless News

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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