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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  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.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchOpen-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
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegithub.com/­spotify/­heroicsplicemachine.comyaacomo.com
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerFatCloudSpotifySplice MachineQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2012201420142009
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open 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 BetriebssystemeWindowsLinux
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchjaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverneinjaja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinja infoJava
Triggersja infoÃœber Applikationenneinjaja
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 ReplikationsfaktorjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACID
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 haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess 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
FatDBHeroicSplice MachineYaacomo
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

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

bereitgestellt von Google News



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