DBMS > atoti vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 warehouse

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 warehouse

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

Data warehousing service aus der Cloud

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Event Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

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

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

atoti.io

www.eventstore.com

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

www.ibm.com/products/db2/warehouse

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

developers.eventstore.com

docs.heavy.ai

Entwickler

ActiveViam

Event Store Limited

HEAVY.AI, Inc.

IBM

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

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

Java

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

PL/SQL, SQL PL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source 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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

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

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