DBMS > Splice Machine vs. Trafodion vs. Transbase vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Splice Machine vs. Trafodion vs. Transbase vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded 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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#355	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

splicemachine.com

trafodion.apache.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

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

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

trafodion.apache.org/documentation.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Splice Machine

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Transaction Software GmbH

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

1987

2019

Aktuelle Version

3.1, March 2021

2.3.0, Februar 2019

Transbase 8.3, 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java

C++, Java

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

mittels user defined functions und HBase

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

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

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

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

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

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

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

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

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