DBMS > FatDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Splice Machine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Splice Machine vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

splicemachine.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

splicemachine.com/how-it-works

www.xtdb.com/docs

Entwickler

FatCloud

Microsoft

Splice Machine

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

2019

Aktuelle Version

3.1, March 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

Transact SQL

Java

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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

General Available: Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 is now GA
8. April 2024, Microsoft

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Announcing General Availability of Graph Semantics in Kusto
27. Mai 2024, Microsoft

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT
18. Oktober 2023, AWS Blog

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 Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

2021: The Year of the Feature Store
19. Januar 2021, Datanami

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches ML Manager Beta Program to Meet the Growing Demand for Operational AI
7. April 2019, insideBIGDATA

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