DBMS > atoti vs. LeanXcale vs. Realm vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. LeanXcale vs. Realm vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

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

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

realm.io/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

ActiveViam

LeanXcale

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Java

Triggers

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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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