DBMS > Heroic vs. ITTIA vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. ITTIA vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Spatial extension of SQLite

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,39
Rang	#273	Overall
	#24	Time Series DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.ittia.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

splicemachine.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Spotify

ITTIA L.L.C.

Alessandro Furieri

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

2007

2008

2014

Aktuelle Version

8.7

5.0.0, August 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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 und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

serverlos

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

yes

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Database file passwords

nein

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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