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DBMS > EventStoreDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. OrigoDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungIndustrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.A fully ACID in-memory object graph databaseOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellEvent StoreDocument Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,19
Rang#173  Overall
#1  Event Stores
Punkte0,06
Rang#380  Overall
#50  Document Stores
#18  Object oriented DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.eventstore.comorigodb.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdevelopers.eventstore.comorigodb.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerEvent Store LimitedRobert Friberg et alSplice Machine
Erscheinungsjahr20122009 infounder the name LiveDB2014
Aktuelle Version21.2, Februar 20213.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen SourceOpen SourceOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#Java
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Linux
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateUser defined using .NET types and collectionsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein infocan be achieved using .NET
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLneinja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
HTTP API
LINQ
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.NetC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoJava
Triggersja infoDomain Eventsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätdepending on modelja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole based authorizationAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
EventStoreDBOrigoDBSplice Machine
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

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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