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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. LokiJS vs. MySQL vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenLokiJS  Xaus Vergleich ausschliessenMySQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.In-memory JavaScript DBMSWeit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMSOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreRelational DBMS infoKey/Value Zugriff über memcached APIRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,43
Rang#264  Overall
#42  Document Stores
Punkte1083,74
Rang#2  Overall
#2  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitegithub.com/­techfort/­LokiJSwww.mysql.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationtechfort.github.io/­LokiJSdev.mysql.com/­docsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerFatCloudOracle infoseit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach SunSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201419952014
Aktuelle Version8.3.0, Jaenner 20243.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen Source infoGPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.
ImplementierungsspracheC#JavaScriptC und C++Java
Server BetriebssystemeWindowsServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesjaja infoüber Viewsjaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverneinja infomit proprietären Erweiterungenja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JavaScript APIADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#JavaScriptAda
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber ApplikationenView Functions in JavaScriptja infoproprietäre Syntaxja infoJava
Triggersja infoÃœber Applikationenjajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinehorizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL FabricShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
keineImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engineja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoAtomare Operationen innerhalb einer Collection möglichACID infonicht für MyISAM Storage EngineACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engineyes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoSerialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-APIjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder RollenAccess 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Navicat for MySQL is the ideal solution for MySQL/MariaDB administration and development.
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Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for MySQL and many other database management systems.
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Weitere Ressourcen
FatDBLokiJSMySQLSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

MySQL is the DBMS of the Year 2019
3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs
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PostgreSQL or MySQL: What Should I Choose for My Full-Stack Project?
10. April 2024, hackernoon.com

Google advances with vector search in MySQL, leapfrogging Oracle in LLM support
4. März 2024, The Register

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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21. Januar 2015, RCR Wireless News

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