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Vergleich der Systemeigenschaften Fujitsu Enterprise Postgres vs. Google Cloud Datastore vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFujitsu Enterprise Postgres  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,31
Rang#285  Overall
#129  Relational DBMS
Punkte4,47
Rang#76  Overall
#12  Document Stores
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.postgresql.fastware.comcloud.google.com/­datastoresplicemachine.com
Technische Dokumentationwww.postgresql.fastware.com/­product-manualscloud.google.com/­datastore/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerPostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software TechnologyGoogleSplice Machine
Erscheinungsjahr20082014
Aktuelle VersionFujitsu Enterprise Postgres 14, January 20223.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJava
Server BetriebssystemeLinux
Windows
gehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja, Details hierja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query language (GQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenmit Google App Engineja infoJava
TriggersjaCallbacks mit Google Apps Engineja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenpartitioning by range, list and by hashShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationMulti-source replication using PaxosMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infomittels Google Cloud DataflowYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of TransactionsACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)jayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Fujitsu Enterprise PostgresGoogle Cloud DatastoreSplice Machine
Specific characteristics100% compatible with community PostgreSQL
» mehr
Competitive advantagesBuilt-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed...
» mehr
Typical application scenariosTransactional payments applications, reporting and mixed workloads.
» mehr
Market metricsOver 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development...
» mehr
Licensing and pricing modelsCore based licensing
» mehr

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
Fujitsu Enterprise PostgresGoogle Cloud DatastoreSplice Machine
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12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace
6. November 2023, PR Newswire

Inside Google’s strategic move to eliminate customer cloud data transfer fees
12. Januar 2024, Network World

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11. Januar 2024, TechCrunch

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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

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Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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