DBMS > EJDB vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Infobright

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Infobright

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Event Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	1,07
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

www.eventstore.com

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

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

developers.eventstore.com

docs.heavy.ai

Entwickler

Softmotions

Event Store Limited

HEAVY.AI, Inc.

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2005

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

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++ and CUDA

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
Windows

Linux

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

Source-Replica 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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

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

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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15. August 2024, Center for Data Innovation

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11. September 2024, insideBIGDATA

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19. September 2024, Unite.AI

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11. September 2024, insideBIGDATA

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, businesswire.com

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