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DBMS > GreptimeDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SiriDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften GreptimeDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SiriDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGreptimeDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiencyA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsOpen Source Time Series DBMSOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSWide Column StoreTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte0,07
Rang#378  Overall
#42  Time Series DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegreptime.comazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablessiridb.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.greptime.comdocs.siridb.comsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGreptime Inc.MicrosoftCesbitSplice Machine
Erscheinungsjahr2022201220172014
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustCJava
Server BetriebssystemeAndroid
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
gehostetLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschema-free, schema definition possibleschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoNumeric dataja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
HTTP API
JDBC
RESTful HTTP APIHTTP APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Erlang
Go
Java
JavaScript
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPythonneinneinja infoJava
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.jaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenoptimistic LockingneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSimple rights management via user accountsAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GreptimeDBMicrosoft Azure Table StorageSiriDBSplice Machine
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GreptimeDBMicrosoft Azure Table StorageSiriDBSplice Machine
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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 ...
19. Januar 2021, PR Newswire

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

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

Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time
10. Februar 2014, VentureBeat

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