DBMS > Splice Machine vs. TerarkDB vs. TimesTen vs. Typesense

Vergleich der Systemeigenschaften Splice Machine vs. TerarkDB vs. TimesTen vs. Typesense

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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

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#367	Overall
	#56	Key-Value Stores

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,76
Rang	#219	Overall
	#14	Suchmaschinen

Website

splicemachine.com

github.com/bytedance/terarkdb

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

typesense.org

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

typesense.org/docs

Entwickler

Splice Machine

ByteDance, originally Terark

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2014

2016

1998

2015

Aktuelle Version

3.1, March 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

restricted open source version available

kommerziell

Open Source

GPL V3

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

pre-defined schema optional

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

C++ API
Java API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java

C
C++
Java
PL/SQL

.Net

community maintained
Clojure

community maintained
Dart

community maintained
Go

community maintained
Java

community maintained
JavaScript
Perl

community maintained
PHP
Python
Ruby
Rust

community maintained
Swift

community maintained

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

nein

PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using RAFT

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

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

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19. Januar 2021, PR Newswire

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

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19. Januar 2021, Datanami

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10. Februar 2014, VentureBeat

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3. Juli 2017, TechNode

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