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Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. GridDB vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	5,98
Rang	#57	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	1,90
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	1,40
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Website

duckdb.org

griddb.net

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

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

docs.griddb.net

docs.heavy.ai

Entwickler

Toshiba Corporation

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2013

2016

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

5.1, August 2022

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

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

C++

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

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

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at container level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users can be defined per database

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

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15. August 2024, Datanami

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20. August 2024, The Register

Unleashing Postgres for Analytics With DuckDB Integration
24. Juli 2024, The New Stack

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15. Oktober 2024, global.toshiba

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8. April 2021, The Register

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26. August 2022, w.media

| TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION
30. Oktober 2020, global.toshiba

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19. April 2023, Business Wire

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14. April 2023, InfoWorld

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