DBMS > InterSystems Caché vs. RRDtool vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften InterSystems Caché vs. RRDtool vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A multi-model DBMS and application server

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,87
Rang	#136	Overall
	#11	Time Series DBMS

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

Website

www.intersystems.com/products/cache

oss.oetiker.ch/rrdtool

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

InterSystems

Tobias Oetiker

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1997

1999

2014

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

1.8.0, 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V2 and FLOSS

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Java

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

HP-UX
Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

depending on used data model

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library
Pipes

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

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

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles

nein

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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12. Februar 2022, CRN

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24. Juni 2022, ibm.com

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9. Juli 2016, Data Science Central

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9. Januar 2024, Help Net Security

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15. Dezember 2022, The Daily Swig

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16. März 2011, Packt Hub

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28. Juni 2023, Adafruit Blog

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24. November 2017, TechRepublic

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

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

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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