DBMS > EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. Quasardb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. Quasardb vs. Tkrzw

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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

Distributed, high-performance timeseries database

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

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	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.esgyn.cn

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

quasar.ai

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

doc.quasar.ai/master

Entwickler

Esgyn

HEAVY.AI, Inc.

quasardb

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2015

2016

2009

2020

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.14.1, Jänner 2024

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Apache Version 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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C++
Java
Python
Ruby

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

consistent hashing

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

nein

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

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14. April 2023, InfoWorld

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1. März 2022, Datanami

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11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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11. September 2023, Datanami

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20. Februar 2024, EarthSky

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3. Juli 2023, Boat International

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

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