DBMS > Lovefield vs. Splice Machine vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Splice Machine vs. Tigris

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Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#369	Overall
	#51	Document Stores
	#55	Key-Value Stores
	#24	Suchmaschinen
	#38	Time Series DBMS

Website

google.github.io/lovefield

splicemachine.com

www.tigrisdata.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

splicemachine.com/how-it-works

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

Google

Splice Machine

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2022

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

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

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, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

yes, using FoundationDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Access rights for users and roles

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Weitere Ressourcen

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