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DBMS > PouchDB vs. Splice Machine vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften PouchDB vs. Splice Machine vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NamePouchDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenUltipa  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APIOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkHigh performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#330  Overall
#30  Graph DBMS
Websitepouchdb.comsplicemachine.comwww.ultipa.com
Technische Dokumentationpouchdb.com/­guidessplicemachine.com/­how-it-workswww.ultipa.com/­document
EntwicklerApache Software FoundationSplice MachineUltipa
Erscheinungsjahr201220142019
Aktuelle Version7.1.1, Juni 20193.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen SourceOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScriptJava
Server BetriebssystemeServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesja infoüber Viewsja
SQL infoSupport of SQLneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScriptC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresView Functions in JavaScriptja infoJava
Triggersjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDBShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
PouchDBSplice MachineUltipa
DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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10. März 2020, Towards Data Science

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High-performance computing's role in real-time graph analytics - DataScienceCentral.com
30. Januar 2024, Data Science Central

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