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DBMS > Heroic vs. Splice Machine vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Splice Machine vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,57
Rang#250  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte0,54
Rang#255  Overall
#116  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#354  Overall
#51  Key-Value Stores
Websitegithub.com/­spotify/­heroicsplicemachine.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerSpotifySplice MachineMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr201420142020
Aktuelle Version3.1, March 20210.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infovia Elasticsearchja
SQL infoSupport of SQLneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoJavanein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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
HeroicSplice MachineTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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

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

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

bereitgestellt von Google News



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