DBMS > BigObject vs. Cachelot.io vs. HarperDB vs. HEAVY.AI

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Cachelot.io vs. HarperDB vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

In-memory caching system

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	0,60
Rang	#244	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

bigobject.io

cachelot.io

www.harperdb.io

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

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.harperdb.io/docs

docs.heavy.ai

Entwickler

BigObject, Inc.

HarperDB

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2017

2016

Aktuelle Version

3.1, August 2021

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2; enterprise 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

C++

Node.js

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X

Linux

Datenschema

schemafrei

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

JSON data types

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 DML and DDL statements

nein

SQL-like data manipulation statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Custom Functions

since release 3.1

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

the nodes on which a table resides can be defined

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

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

Serent Capital invests in software firm HarperDB
12. Juni 2024, PE Hub

HarperDB Attracts Significant Growth Investment from Serent Capital
12. Juni 2024, Business Wire

HarperDB Receives Growth Investment from Serent Capital
12. Juni 2024, FinSMEs

Startups of the Year 2023: Meet HarperDB - A Database and Application Development Platform
22. Juni 2023, hackernoon.com

Jaxon Repp on HarperDB Distributed Database Platform
23. März 2022, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

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

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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