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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

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

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

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

Punkte	125,90
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

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

www.ibm.com/products/db2

Technische Dokumentation

docs.databend.com

docs.heavy.ai

www.ibm.com/docs/en/db2

Entwickler

Databend Labs

HEAVY.AI, Inc.

IBM

Erscheinungsjahr

2021

2016

1983

Version für Großrechner

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

5.10, Jänner 2022

12.1, Oktober 2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

kostenlose Version 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

Rust

C++ and CUDA

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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