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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. H2 vs. Splice Machine vs. SQream DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.h2database.com/html/main.html

splicemachine.com/how-it-works

docs.sqream.com

Entwickler

ActiveViam

Thomas Mueller

Splice Machine

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2005

2014

2017

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.1, March 2021

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Overview Of Atoti: A Python BI Analytics Tool – AIM
14. Mai 2021, Analytics India Magazine

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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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

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

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

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I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, fierce-network.com

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

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