DBMS > Faircom DB vs. gStore vs. PlanetScale vs. RDF4J vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. gStore vs. PlanetScale vs. RDF4J vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

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

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#304	Overall
	#43	Key-Value Stores
	#136	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

Punkte	1,49
Rang	#155	Overall
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

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

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

en.gstore.cn/#/enDocs

planetscale.com/docs

rdf4j.org/documentation

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

FairCom Corporation

PlanetScale

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

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1979

2016

2020

2004

2014

Aktuelle Version

V12, November 2020

1.2, November 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

BSD

kommerziell

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

ANSI C, C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux

Docker
Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schema-free and OWL/RDFS-schema support

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP API
SPARQL 1.1

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
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

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

proprietäre Syntax

Java

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID at shard level

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FairCom Unveils New Look, FairCom DB v13: Introducing 'DB Made Simple'
4. Juni 2024, Business Wire

FairCom kicks off new era of database technology USA - English
10. November 2020, PR Newswire

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PlanetScale ends free tier services and chops some staff
11. März 2024, The Register

PlanetScale forks MySQL to add vector support
1. Juni 2024, Yahoo Movies Canada

PlanetScale forks MySQL to add vector support
3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Named to Fortune 2023 Best Small Workplaces
31. August 2023, Business Wire

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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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

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

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

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

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