DBMS > H2 vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	5,28
Rang	#61	Overall
	#35	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

splicemachine.com/how-it-works

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Entwickler

Thomas Mueller

SADAS s.r.l.

Splice Machine

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2005

2006

2014

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

8.0

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

kommerziell

free trial version available

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

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

nein

Sekundärindizes

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Java

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

depending on connected data-source

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

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

depending on connected data-source

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

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

23 is a go, keeping pace with Java
17. September 2024

65: Performance boosts
12. September 2024

64: Control with Open Policy Agent OPA
22. August 2024

63: Querying with JS
1. August 2024

62: A lakehouse that simply works at Prezi
11. Juli 2024

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 Learning
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

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

The Perfect AI Storage: Trino From Facebook And Iceberg From Netflix?
30. April 2024, The Next Platform

A look at Presto, Trino SQL query engines
9. August 2022, TechTarget

Trino: The Open-source Data Query Engine That Split from Facebook
30. März 2022, hackernoon.com

Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost
4. Oktober 2023, AWS Blog

Starburst accelerates Trino to ‘Warp Speed’ to accelerate data querying
8. Februar 2023, VentureBeat

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