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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Hyprcubd vs. Splice Machine vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Serverless Time Series DBMSOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitehyprcubd.com (offline)splicemachine.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerFatCloudHyprcubd, Inc.Splice MachineMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr201220142020
Aktuelle Version3.1, March 20210.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#GoJavaC++
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemaschemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotime, int, uint, float, stringjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languagejanein
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
gRPC (https)JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinja infoJavanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
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 ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinyes, 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 infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdentoken accessAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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
FatDBHyprcubdSplice MachineTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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

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

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