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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. HEAVY.AI vs. STSdb vs. WakandaDB

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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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

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

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

github.com/STSSoft/STSdb4

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.heavy.ai

wakanda.github.io/doc

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

HEAVY.AI, Inc.

STS Soft SC

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2008

2016

2011

2012

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

5.10, Jänner 2022

4.0.8, September 2015

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

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

CUBRID: A FOSS RDBMS to Realise Your Next Big Idea
26. April 2018, Open Source For You

NHN Willing to Be More Open
24. November 2008, 코리아타임스

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Dr. Mike Flaxman, VP or Product Management at HEAVY.AI – Interview Series
19. September 2024, Unite.AI

5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI
15. August 2024, Center for Data Innovation

HEAVY.AI Accelerates Big Data Analytics with Vultr's High-Performance GPU Cloud Infrastructure
11. September 2024, insideBIGDATA

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11. September 2024, insideBIGDATA

Meta delivers strong earnings, but weak guidance and heavy AI spending prompt investors to bail
24. April 2024, SiliconANGLE News

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