DBMS > DuckDB vs. H2 vs. H2GIS vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. H2 vs. H2GIS vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Spatial extension of H2

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,07
Rang	#349	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

www.h2database.com/html/main.html

www.h2gis.org/docs/home

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Thomas Mueller

CNRS

SenX

Erscheinungsjahr

2018

2005

2013

2015

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache License 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

C++

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

HTTP API
Jupyter
WebSocket

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

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

basierend auf H2

WarpScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

basierend auf H2

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

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

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

basierend auf H2

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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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DuckDB and AWS — How to Aggregate 100 Million Rows in 1 Minute
18. April 2024, Towards Data Science

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20. September 2023, GeekWire

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