DBMS > Oracle NoSQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle NoSQL vs. Splice Machine

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Unsere Besucher vergleichen Oracle NoSQL und Splice Machine oft mit Microsoft SQL Server, Snowflake und Google Cloud Firestore.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,62
Rang	#82	Overall
	#15	Document Stores
	#13	Key-Value Stores
	#44	Relational DBMS

Punkte	0,77
Rang	#200	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

www.oracle.com/database/technologies/related/nosql.html

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

doc.splicemachine.com

Entwickler

Oracle

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2011

2014

Aktuelle Version

22.1, Mai 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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 DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

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

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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