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DBMS > FatDB vs. Hazelcast vs. Splice Machine vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Hazelcast vs. Splice Machine vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.A widely adopted in-memory data gridOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Key-Value StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte5,97
Rang#57  Overall
#6  Key-Value Stores
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitehazelcast.comsplicemachine.comyaacomo.com
Technische Dokumentationhazelcast.org/­imdg/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerFatCloudHazelcastSplice MachineQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2012200820142009
Aktuelle Version5.3.6, November 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availableOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
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#JavaJava
Server BetriebssystemeWindowsAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Solaris
Windows
Android
Linux
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
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, XSLTja infothe object must implement a serialization strategynein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languagejaja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenja infoEvent Listeners, Executor Servicesja infoJava
Triggersja infoÃœber Applikationenja infoEventsjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioninghorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoReplicated MapMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitedACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenRole-based access controlAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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Weitere Ressourcen
FatDBHazelcastSplice MachineYaacomo
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric
7. März 2024, Forbes

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Hazelcast Achieves Record Year with Leading Brands Choosing Its Platform for Application Modernization, AI Initiatives
22. Februar 2024, Datanami

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

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

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

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

bereitgestellt von Google News



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