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Vergleich der Systemeigenschaften Derby vs. HEAVY.AI vs. Ignite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	5,30
Rang	#66	Overall
	#36	Relational DBMS

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	3,64
Rang	#89	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#48	Relational DBMS

Website

db.apache.org/derby

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

ignite.apache.org

Technische Dokumentation

db.apache.org/derby/manuals/index.html

docs.heavy.ai

apacheignite.readme.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

HEAVY.AI, Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1997

2016

2015

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

5.10, Jänner 2022

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++ and CUDA

C++, Java, .Net

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Solaris
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

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Security Hooks for custom implementations

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

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Weitere Ressourcen

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17. November 2023, TechRepublic

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3. Mai 2020, Towards Data Science

The Arrival of Java 20
21. März 2023, blogs.oracle.com

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15. September 2014, InfoWorld

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HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
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14. April 2023, InfoWorld

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16. Februar 2023, Datanami

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

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GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

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