DBMS > BigObject vs. Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Scalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platform

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

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#39	Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

galaxybase.com

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

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.heavy.ai

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Chuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司

HEAVY.AI, Inc.

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2015

2017

2016

2010

Aktuelle Version

Nov 20, November 2021

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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 and Java

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Strong typed schema

vordefiniertes Schema

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Browser interface
console (shell)
Graph API (Gremlin)
OpenCypher
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

user defined procedures and functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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