DBMS > Blueflood vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. SiteWhere

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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

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series 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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

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

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

Website

blueflood.io

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

hsqldb.org

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.heavy.ai

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Rackspace

HEAVY.AI, Inc.

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2013

2016

2001

2010

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

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

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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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
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

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

keine

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

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

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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