DBMS > Cubrid vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. Linter

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. Linter

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

RDBMS for high security requirements

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

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

www.ibm.com/products/db2-event-store

linter.ru

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.heavy.ai

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

HEAVY.AI, Inc.

IBM

relex.ru

Erscheinungsjahr

2008

2016

2017

1990

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

5.10, Jänner 2022

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

free developer edition available

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++, Java

C++ and CUDA

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Datenschema

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

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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19. September 2019, Express Computer

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