DBMS > Splice Machine vs. SQL.JS vs. TDSQL for MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Splice Machine vs. SQL.JS vs. TDSQL for MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Portierung von SQLite auf JavaScript

A high-performance distributed database management system with features such as automatic sharding, intelligent operation and maintenance, elastic scalability without downtime, and enterprise-grade security. It is highly compatible with MySQL.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,53
Rang	#252	Overall
	#116	Relational DBMS

Punkte	0,85
Rang	#205	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

splicemachine.com

sql.js.org

www.tencentcloud.com/products/dcdb

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

sql.js.org/documentation/index.html

www.tencentcloud.com/document/product/1042

Entwickler

Splice Machine

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Tencent

Erscheinungsjahr

2014

2012

2013

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

gehostet

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JavaScript API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

C
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

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

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Users with fine-grained authorization concept

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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