DBMS > Bangdb vs. HEAVY.AI vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. HEAVY.AI vs. JaguarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#346	Overall
	#47	Document Stores
	#35	Graph DBMS
	#32	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores
	#16	Vektor DBMS

Website

bangdb.com

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

www.jaguardb.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.heavy.ai

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

HEAVY.AI, Inc.

DataJaguar, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2015

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

5.10, Jänner 2022

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++

C++ and CUDA

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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