DBMS > Linter vs. Splice Machine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Linter vs. Splice Machine vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDBMS for high security requirements

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

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

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

linter.ru

splicemachine.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

www.xtdb.com/docs

Entwickler

relex.ru

Splice Machine

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

1990

2014

2019

Aktuelle Version

3.1, March 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

MIT License

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

C und C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

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

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11. März 2024, ServerNews

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
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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