DBMS > Quasardb vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Quasardb vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed, high-performance timeseries database

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,13
Rang	#332	Overall
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

doc.quasar.ai/master

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

quasardb

SADAS s.r.l.

Splice Machine

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2009

2006

2014

2020

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

8.0

3.1, March 2021

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

kommerziell

free trial version available

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

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

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

managed by 'Learn by Usage'

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

nein

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

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20. Februar 2024, EarthSky

When a Quasar Remote Access Tool Falls Into the Wrong Hands
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Hubble Unexpectedly Finds Double Quasar in Distant Universe
5. April 2023, Science@NASA

Data Release 1: The UVES Spectral Quasar Absorption Database (SQUAD)
8. März 2019, ESO.org

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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