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Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. HEAVY.AI vs. LeanXcale vs. OpenTenBase

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Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,11
Rang	#173	Overall
	#78	Relational DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Website

www.gbase.cn

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

www.leanxcale.com

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

HEAVY.AI, Inc.

LeanXcale

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Erscheinungsjahr

2004

2016

2015

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

5.10, Jänner 2022

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

BSD-3

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, Python

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
Java
Scala

C
Go
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

yes

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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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19. September 2024, Unite.AI

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11. September 2024, insideBIGDATA

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