DBMS > atoti vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Splunk

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Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	86,45
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

atoti.io

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.splunk.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

ActiveViam

LeanXcale

Microsoft

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2016

2003

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

through Apache Derby

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

C#
Java
PHP

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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