DBMS > Blueflood vs. GreptimeDB vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. GreptimeDB vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. Lovefield

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

blueflood.io

greptime.com

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

hsqldb.org

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.greptime.com

docs.heavy.ai

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

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

Entwickler

Rackspace

Greptime Inc.

HEAVY.AI, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2013

2022

2016

2001

2014

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.7.2, Juni 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache 2.0

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

Java

Rust

C++ and CUDA

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

vordefiniertes Schema

schema-free, schema definition possible

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

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

gRPC
HTTP API
JDBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Python

nein

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

HEAVY.AI Introduces HeavyIQ, Delivering Powerful Conversational Analytics Focused on Location and Time Data
19. März 2024, Datanami

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

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

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

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

bereitgestellt von Google News

HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial
14. November 2022, TheServerSide.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk