DBMS > Hazelcast vs. OpenTenBase vs. Splice Machine vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. OpenTenBase vs. Splice Machine vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Time Series DBMS

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

Punkte	5,46
Rang	#61	Overall
	#7	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#370	Overall
	#156	Relational DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

hazelcast.com

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

splicemachine.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Hazelcast

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Splice Machine

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2008

2014

2020

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

2.5, Jänner 2024

3.1, March 2021

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

BSD-3

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPL V3

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

C
Go
Java
PHP
Python

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

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

Java

nein

Triggers

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

yes

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

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

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7. März 2024, Forbes

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17. April 2024, VentureBeat

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15. Mai 2024, Datanami

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7. November 2023, Finovate

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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

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19. Januar 2021, Datanami

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10. Februar 2014, VentureBeat

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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