DBMS > Quasardb vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Quasardb vs. Sadas Engine vs. Splice Machine vs. Transwarp StellarDB

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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 distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

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
	#40	Graph DBMS

Website

quasar.ai

www.sadasengine.com

splicemachine.com

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

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

Transwarp

Erscheinungsjahr

2009

2006

2014

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

8.0

3.1, March 2021

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

kommerziell

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

BSD
Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

OpenCypher

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

yes

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

NVIDIA to Present Innovations at Hot Chips That Boost Data Center Performance and Energy Efficiency
23. August 2024, NVIDIA Blog

Exploring secular variation of the gravitational constant from high-resolution quasar spectra
6. Juli 2024, Nature.com

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

When a Quasar Remote Access Tool Falls Into the Wrong Hands
23. Februar 2024, Darktrace

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

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
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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