DBMS > Netezza vs. RocksDB vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. RocksDB vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Spatial extension of SQLite

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	3,41
Rang	#86	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

rocksdb.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

splicemachine.com

Technische Dokumentation

github.com/facebook/rocksdb/wiki

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

IBM

Facebook, Inc.

Alessandro Furieri

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2000

2013

2008

2014

Aktuelle Version

9.2.1, Mai 2024

5.0.0, August 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Linux

serverlos

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
OLE DB

C++ API
Java API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

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

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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