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Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Rockset vs. Splice Machine vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenRockset  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungFully vectorized database across both GPUs and CPUsA scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDBOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMS
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte0,82
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.kinetica.comrockset.comsplicemachine.comyaacomo.com
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comdocs.rockset.comsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerKineticaRocksetSplice MachineQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2012201920142009
Aktuelle Version7.1, August 20213.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++C++Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Android
Linux
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejadynamic typingjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoingestion from XML files supportednein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsRead-only SQL queries, including JOINsjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
HTTP RESTJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinja infoJava
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingAutomatic shardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioninghorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneAccess rights for users and organizations can be defined via Rockset consoleAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer 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
KineticaRocksetSplice MachineYaacomo
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Rockset upgrades database to meet the needs of AI hybrid search – Blocks and Files
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16. Mai 2024, SiliconANGLE News

Data Management News for the Week of May 17; Updates from Anomalo, DataStax, Rockset & More
16. Mai 2024, Solutions Review

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31. Januar 2024, TechTarget

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
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

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
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