DBMS > DataFS vs. Ehcache vs. EJDB vs. HEAVY.AI

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Ehcache vs. EJDB vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

A widely adopted Java cache with tiered storage options

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	4,64
Rang	#68	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

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

Website

newdatabase.com

www.ehcache.org

github.com/Softmotions/ejdb

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

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

www.ehcache.org/documentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.heavy.ai

Entwickler

Mobiland AG

Terracotta Inc, owned by Software AG

Softmotions

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2009

2012

2016

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

3.10.0, Maerz 2022

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

Server Betriebssysteme

Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Linux

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JCache

In-process Library

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Java

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

by using Terracotta Server

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

supports JTA and can work as an XA resource

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Scaling Australia's Most Popular Online News Sites with Ehcache
6. Dezember 2010, InfoQ.com

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22. Juli 2021, BleepingComputer

Critical Jira Flaw in Atlassian Could Lead to RCE
22. Juli 2021, Threatpost

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9. Januar 2014, dzone.com

bereitgestellt von Google News

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

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

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

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