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Vergleich der Systemeigenschaften Riak TS vs. Splice Machine vs. Tkrzw vs. XTDB

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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

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

splicemachine.com

dbmx.net/tkrzw

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

splicemachine.com/how-it-works

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Open Source, formerly Basho Technologies

Splice Machine

Mikio Hirabayashi

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2014

2020

2019

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

3.1, March 2021

0.9.3, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

Erlang

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP REST
JDBC

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++
Java
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

Java

nein

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

nein

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. Mai 2017, Open Source For You

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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

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29. September 2020, eWeek

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

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