DBMS > Splice Machine vs. StarRocks vs. XTDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Splice Machine vs. StarRocks vs. XTDB vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

An open source, high-performance columnar analytical database that enables real-time, multi-dimensional, and highly concurrent data analytics

Forked from Apache Doris

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,04
Rang	#189	Overall
	#88	Relational DBMS

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

Website

splicemachine.com

www.starrocks.io

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

yaacomo.com

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

docs.starrocks.io/en-us/latest/introduction/StarRocks_intro

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Splice Machine

The Linux Foundation

since Feb 2023

Juxt Ltd.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2020

2019

2009

Aktuelle Version

3.1, March 2021

2.5.3, March 2023

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

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

C++, Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
MySQL protocol

HTTP REST
JDBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontal partitioning (by range and hash)

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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. August 2021, The Register

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

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19. Januar 2021, Datanami

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

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

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CelerData: How This Company Reduces Data Migration And Direct Analysis Costs In Data Lakes
21. Dezember 2023, Pulse 2.0

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14. Februar 2023, VentureBeat

CelerData Contributes StarRocks to the Linux Foundation
14. Februar 2023, Datanami

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14. Juli 2022, TechTarget

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14. Juli 2022, InfoWorld

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