DBMS > FatDB vs. MySQL vs. Splice Machine vs. Vitess

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

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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.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

www.mysql.com

splicemachine.com

vitess.io

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

splicemachine.com/how-it-works

vitess.io/docs

Entwickler

FatCloud

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Splice Machine

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2012

1995

2014

2013

Aktuelle Version

8.3.0, Jaenner 2024

3.1, March 2021

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

proprietäre Syntax

Java

proprietäre Syntax

Triggers

Ãœber Applikationen

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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