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Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. searchxml vs. Splice Machine vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	searchxml  Xaus Vergleich ausschliessen	Splice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen	TimesTen  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch	DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server	Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark	In-Memory RDBMS compatible to Oracle
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Native XML DBMS Suchmaschine	Relational DBMS	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,46 Rang #265   Overall #22   Time Series DBMS	Punkte 0,03 Rang #390   Overall #7   Native XML DBMS #24   Suchmaschinen	Punkte 0,54 Rang #252   Overall #115   Relational DBMS	Punkte 1,36 Rang #161   Overall #75   Relational DBMS
Website	github.com/­spotify/­heroic	www.searchxml.net/­category/­products	splicemachine.com	www.oracle.com/­database/­technologies/­related/­timesten.html
Technische Dokumentation	spotify.github.io/­heroic	www.searchxml.net/­support/­handouts	splicemachine.com/­how-it-works	docs.oracle.com/­database/­timesten-18.1
Entwickler	Spotify	informationpartners gmbh	Splice Machine	Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005
Erscheinungsjahr	2014	2015	2014	1998
Aktuelle Version		1.0	3.1, March 2021	11 Release 2 (11.2.2.8.0)
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	kommerziell	Open Source AGPL 3.0, commercial license available	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C++	Java
Server Betriebssysteme		Windows	Linux OS X Solaris Windows	AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows
Datenschema	schemafrei	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja		nein
Sekundärindizes	ja via Elasticsearch	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	ja	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	RESTful HTTP API WebDAV XQuery XSLT	JDBC Native Spark Datasource ODBC	JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI)
Unterstützte Programmiersprachen		C++ most other programming languages supported via APIs	C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala	C C++ Java PL/SQL
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja on the application server	ja Java	PL/SQL
Triggers	nein	nein	ja	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	ja sychronisation to multiple collections	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	Yes, via Full Spark Integration	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	Mehrere Lese-, ein Schreibprozess	ACID	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	yes, multi-version concurrency control (MVCC)	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja by means of logfiles and checkpoints
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	ja	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		Domain, group and role-based access control at the document level and for application services	Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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
	Heroic	searchxml	Splice Machine	TimesTen
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld 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 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 bereitgestellt von Google News

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