DBMS > OrigoDB vs. RavenDB vs. SAP HANA vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften OrigoDB vs. RavenDB vs. SAP HANA vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fully ACID in-memory object graph database

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

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

Website

origodb.com

ravendb.net

www.sap.com/products/hana.html

splicemachine.com

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

ravendb.net/docs

help.sap.com/hana

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Robert Friberg et al

Hibernating Rhinos

SAP

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2009

under the name LiveDB

2010

2014

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch 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
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

nein

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
HTTP API
LINQ

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

Java

Triggers

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Authorization levels configured per client per database

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

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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19. Januar 2021, Datanami

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