DBMS > LeanXcale vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	3,95
Rang	#80	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

www.leanxcale.com

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

splicemachine.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

splicemachine.com/how-it-works

www.ultipa.com/document

Entwickler

LeanXcale

SAP

früher Sybase

Splice Machine

Ultipa

Erscheinungsjahr

2015

1992

2014

2019

Aktuelle Version

17, Juli 2015

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

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

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Java

Triggers

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

Database mirroring

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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