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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#257  Overall
#118  Relational DBMS
Punkte0,16
Rang#336  Overall
#48  Document Stores
Websitespark.apache.org/­sqlsplicemachine.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-workswww.xtdb.com/­docs
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationSplice MachineJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012201420142019
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 20211.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoMIT License
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#ScalaJavaClojure
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijajaschemafrei
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
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like DML and DDL statementsjaeingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinja infoJavanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
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 Datenjajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinAccess 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

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Weitere Ressourcen
FatDBSpark SQLSplice MachineXTDB infoformerly named Crux
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25. März 2024, Simplilearn

Run Spark SQL on Amazon Athena Spark | AWS Big Data Blog
23. Oktober 2023, AWS Blog

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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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

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

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP
18. November 2015, CIO

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