DBMS > BigObject vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

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

hsqldb.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.heavy.ai

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

Entwickler

BigObject, Inc.

HEAVY.AI, Inc.

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2016

2001

2018

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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 CUDA

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Datenschema

schemafrei

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

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

ACID

Atomic execution of operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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