DBMS > NSDb vs. Splice Machine vs. SwayDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Splice Machine vs. SwayDB vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

nsdb.io

splicemachine.com

swaydb.simer.au

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

splicemachine.com/how-it-works

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Splice Machine

Simer Plaha

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2014

2018

1987

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java, Scala

Java

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

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

Java
Kotlin
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

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