DBMS > EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. KairosDB vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. KairosDB vs. TinkerGraph

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

www.esgyn.cn

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

github.com/kairosdb/kairosdb

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

kairosdb.github.io

Entwickler

Esgyn

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2016

2013

2009

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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++, Java

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Why developers like Apache TinkerPop, an open source framework for graph computing | Amazon Web Services
27. September 2021, AWS Blog

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph | by Edward Elson Kosasih
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Introducing Gremlin query hints for Amazon Neptune
26. Februar 2019, AWS Blog

InfiniteGraph Gets Support for Common Graph Database Language and More
21. Februar 2012, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk