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Vergleich der Systemeigenschaften RocksDB vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. Yaacomo

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NameRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungEmbeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websiterocksdb.orgspark.apache.org/­sqlsplicemachine.comyaacomo.com
Technische Dokumentationgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerFacebook, Inc.Apache Software FoundationSplice MachineQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2013201420142009
Aktuelle Version9.2.1, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBSDOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ScalaJava
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Android
Linux
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteC++ API
Java API
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoJava
Triggersneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioningyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioninghorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen
RocksDBSpark SQLSplice MachineYaacomo
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Pliops Unveils Accelerated Key-Value Store That Boosts RocksDB Performance by 20x at OCP Global Summit
18. Oktober 2022, GlobeNewswire

Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics?
25. August 2021, Datanami

Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

Intel Linux Optimizations Help AMD EPYC "Genoa" Improve Scaling To 384 Threads
6. April 2023, Phoronix

The Journey to a Million Ops / Sec / Node in Venice
16. März 2024, InfoQ.com

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Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

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

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

New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP
18. November 2015, CIO

Big Data News: Splice Machine, Carpathia, Altiscale, DataGravity
11. Februar 2014, Data Center Knowledge

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

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