DBMS > MySQL vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften MySQL vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

splicemachine.com/how-it-works

docs.stardog.com

Entwickler

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

SADAS s.r.l.

Splice Machine

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

1995

2006

2014

2010

Aktuelle Version

8.4.0, April 2024

8.0

3.1, March 2021

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

kommerziell

free trial version available

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

nein

Java

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

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

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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5. April 2018, Matthias Gelbmann

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