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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Datomic vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Website

atoti.io

www.datomic.com

www.eventstore.com

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

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.datomic.com

developers.eventstore.com

docs.heavy.ai

Entwickler

ActiveViam

Cognitect

Event Store Limited

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2016

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

21.2, Februar 2021

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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

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Implementierungssprache

Java

Java, Clojure

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux

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

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Multi-Source Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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