DBMS > Blueflood vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. InterSystems Caché

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. InterSystems Caché

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

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

A multi-model DBMS and application server

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

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

Punkte	0,02
Rang	#344	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,29
Rang	#153	Overall
	#73	Relational DBMS

Punkte	5,35
Rang	#76	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#104	Overall
	#19	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#53	Relational DBMS

Website

blueflood.io

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

hsqldb.org

www.intersystems.com/products/cache

Technische Dokumentation

github.com/rackerlabs/blueflood/wiki

docs.heavy.ai

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

docs.intersystems.com

Entwickler

Rackspace

HEAVY.AI, Inc.

InterSystems

Erscheinungsjahr

2013

2016

2001

1997

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.6.1, Oktober 2021

2018.1.4, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

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

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

depending on used data model

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C#
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

Triggers

nein

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

Source-Replica Replikation

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Optimizes memory and compute layers to deliver unprecedented performance. Natively...
» mehr

Competitive advantages

Only HEAVY.AI allows users to visually and interactively discover high-value patterns,...
» mehr

Typical application scenarios

Advanced analytics, geospatial and time-series analytics, accelerated data science,...
» mehr

Licensing and pricing models

HEAVY.AI Free (Free Forever), Foundations ($2k/month), and Enterprise Licensure (Inquire...
» 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

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27. April 2022, insideBIGDATA

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17. Mai 2022, Etnews

In-Memory Database Market Estimated to Reach $9.34 Billion by 2027
4. April 2022, Digital Journal

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InterSystems
22. Juli 2019, International Spectrum Magazine

Halfaker and Associates, LLC | US GAO
2. Februar 2022, Government Accountability Office

AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP lead cloud DBMS market: Gartner
15. Februar 2022, CRN Australia

Multivalue Database Listing
10. Januar 2019, International Spectrum Magazine

The World Has Changed – Why Haven’t Database Designs?
25. März 2021, The Next Platform

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Jobangebote

Product Designer 2
Microsoft, Redmond, WA

Senior DevOps Engineer
NVIDIA, Santa Clara, CA

Accountant
HEAVY.AI, Inc., San Francisco Bay Area, CA

Software Engineer
CDMS, Missoula, MT

INTERSYSTEMS CACHE DEVELOPER
Dynamic Interactive Business Systems, Chicago, IL

Web Developer (Cache)
The Evolvers Group, Tallahassee, FL

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Initiate Government Solutions, Remote

Test Engineer
Initiate Government Solutions, Remote

LEAD CACHE DEVELOPER
University of Washington, Seattle, WA

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