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Vergleich der Systemeigenschaften Splice Machine vs. XTDB

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Unsere Besucher vergleichen Splice Machine und XTDB oft mit OpenSearch, Neo4j und Postgres-XL.

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 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	#243	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#314	Overall
	#46	Document Stores

Website

splicemachine.com

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

Technische Dokumentation

splicemachine.com/how-it-works

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Splice Machine

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2019

Aktuelle Version

3.1, March 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
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

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to 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, theregister.com

Splice Machine SQL Database Scales On Hadoop
22. September 2023, Information Week

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

Hadoop powers big data digital marketing platform
31. März 2015, cio.com

Trend-Setting Products in Data and Information Management for 2017
7. Dezember 2016, Database Trends and Applications

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