DBMS > ArcadeDB vs. BigchainDB vs. HEAVY.AI vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. BigchainDB vs. HEAVY.AI vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Document Store

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#374	Overall
	#52	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#56	Key-Value Stores
	#38	Time Series DBMS

Punkte	0,76
Rang	#216	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

arcadedb.com

www.bigchaindb.com

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

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.heavy.ai

Entwickler

Arcade Data

HEAVY.AI, Inc.

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2021

2016

1993

Aktuelle Version

September 2021

5.10, Jänner 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Python

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

SQL-like query language, no joins

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

CLI Client
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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

Using BigchainDB: A Database with Blockchain Characteristics
20. Januar 2022, Open Source For You

7 blockchain firms join Bosch led GAIA-X consortium for vehicle identity
13. September 2022, Ledger Insights

What is BigchainDB Technology & How it works and the Characteristics?
26. August 2017, Blockchain Council

How to use blockchain to build a database solution
2. März 2017, ZDNet

BigchainDB: A Popular and Powerful Database for Blockchain
9. September 2019, Open Source For You

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19. September 2024, Unite.AI

5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI
15. August 2024, Center for Data Innovation

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11. September 2024, insideBIGDATA

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11. September 2024, insideBIGDATA

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