DBMS > Riak TS vs. SAP HANA vs. Splice Machine vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Riak TS vs. SAP HANA vs. Splice Machine vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.sap.com/products/hana.html

splicemachine.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

help.sap.com/hana

splicemachine.com/how-it-works

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Open Source, formerly Basho Technologies

SAP

Splice Machine

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2010

2014

1987

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.1, March 2021

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Erlang

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

SQLScript, R

Java

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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6. Oktober 2015, The Register

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9. April 2024, Wolters Kluwer

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18. April 2024, IgniteSAP

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30. April 2024, Reseller News

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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21. Januar 2015, RCR Wireless News

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