DBMS > Axibase vs. HEAVY.AI vs. Lovefield vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. HEAVY.AI vs. Lovefield vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,32
Rang	#288	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

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

google.github.io/lovefield

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Axibase Corporation

HEAVY.AI, Inc.

Google

IBM

Erscheinungsjahr

2013

2016

2014

2000

Aktuelle Version

15585

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

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

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica 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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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