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DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. PieCloudDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. PieCloudDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenPieCloudDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceA cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPPOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte27,71
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte0,32
Rang#289  Overall
#133  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websiteazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dbwww.openpie.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationlearn.microsoft.com/­azure/­cosmos-dbsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerMicrosoftOpenPieSplice Machine
Erscheinungsjahr20142014
Aktuelle Version2.1, Jänner 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infoJSON typesjaja
Sekundärindizesja infoAll properties auto-indexed by defaultjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagejaja
APIs und andere ZugriffskonzepteDocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
CLI Client
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
Java
PL/SQL
Python
R
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJavaScriptuser defined functionsja infoJava
TriggersJavaScriptneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplizit im Cloud ServicejaShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplizit im Cloud ServicejaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*Yes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte bis auf item level einstellbarUser Roles and pluggable authentication with full SQL StandardAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Microsoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBPieCloudDBSplice Machine
Specific characteristicsPieCloudDB, OpenPie's flagship product, is a cutting-edge cloud-native data warehouse....
» mehr
Competitive advantagesExtreme Elastic: PieCloudDB utilizes a cutting-edge eMPP cloud-native architecture...
» mehr
Typical application scenariosPieCloudDB is ideal for Data mining applications that require extreme scalability...
» mehr
Key customersSail-Cloud China Shipbuilding Group Haizhou System Soochow Securities ​etc.,
» mehr
Licensing and pricing modelsPieCloudDB Community Edition: Community License, Free Download, Self-Hosted Deployment;...
» mehr

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Microsoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBPieCloudDBSplice Machine
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Start your AI journey with Microsoft Azure Cosmos DB—compete for $10K
9. Mai 2024, Microsoft

Public Preview: DiskANN vector indexing and search in Azure Cosmos DB NoSQL | Azure updates
21. Mai 2024, Microsoft

Public preview: Change partition key of a container in Azure Cosmos DB (NoSQL API) | Azure updates
27. März 2024, Microsoft

Building Planet-Scale .NET Apps with Azure Cosmos DB
4. Juni 2024, Visual Studio Magazine

Public Preview: vCore-based Azure Cosmos DB for MongoDB cross-region disaster recovery (DR) | Azure updates
21. Mai 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
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

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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