DBMS > Apache Pinot vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Website

pinot.apache.org

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.ibm.com/products/db2-event-store

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

docs.heavy.ai

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

HEAVY.AI, Inc.

IBM

Erscheinungsjahr

2015

2016

2017

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

5.10, Jänner 2022

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

free developer edition available

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++ and CUDA

C und C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Active-active shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Real-Time Analytics for Mobile App Crashes using Apache Pinot
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Speed of Apache Pinot at the Cost of Cloud Object Storage with Tiered Storage
16. August 2023, InfoQ.com

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20. Juni 2023, Datanami

StarTree brings Apache Pinot real-time database to the cloud
22. März 2022, TechTarget

Data analytics startup StarTree secures cash to expand its Apache Pinot-powered platform
29. August 2022, TechCrunch

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Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
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14. April 2023, InfoWorld

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16. Februar 2023, Datanami

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11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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