DBMS > Brytlyt vs. Heroic vs. InfinityDB vs. NSDb vs. OushuDB

Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. Heroic vs. InfinityDB vs. NSDb vs. OushuDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,29
Rang	#288	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#363	Overall
	#154	Relational DBMS

Website

brytlyt.io

github.com/spotify/heroic

boilerbay.com

nsdb.io

www.oushu.com/product/oushuDB

Technische Dokumentation

docs.brytlyt.io

spotify.github.io/heroic

boilerbay.com/infinitydb/manual

nsdb.io/Architecture

www.oushu.com/documentation

Entwickler

Brytlyt

Spotify

Boiler Bay Inc.

Oushu

Erscheinungsjahr

2016

2014

2002

2017

Aktuelle Version

5.0, August 2023

4.0

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

C, C++ and CUDA

Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

Java

Java
Scala

C
C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Kerberos, SSL and role based access

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others
22. Dezember 2021, Silicon Canals

London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology
22. Dezember 2021, EU-Startups

Bringing GPUs To Bear On Bog Standard Relational Databases
26. Februar 2018, The Next Platform

Brytlyt raises £3.8m for '1000x faster analytics'
22. Dezember 2021, BusinessCloud

bereitgestellt von Google News

China's answer to Snowflake is shaping as data demands upgrade
8. September 2021, PingWest

bereitgestellt von Google News

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