DBMS > Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. Infobright vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. Infobright vs. Postgres-XL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platform

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#38	Graph DBMS

Punkte	2,42
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	1,50
Rang	#167	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	0,81
Rang	#230	Overall
	#107	Relational DBMS

Website

galaxybase.com

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

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Chuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司

HEAVY.AI, Inc.

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2016

2005

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

Nov 20, November 2021

5.10, Jänner 2022

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

Open Source

Mozilla public license

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 Java

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

Strong typed schema

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

Browser interface
console (shell)
Graph API (Gremlin)
OpenCypher
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined procedures and functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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

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

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q1 2023
17. Januar 2023, insideBIGDATA

HEAVY.AI Launches Industry's First Digital Twin for Telco Network ...
20. September 2022, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2022
12. Oktober 2022, insideBIGDATA

GPU Database Global Market Report 2022: Increasing Preference of ...
9. November 2022, businesswire.com

Leveraging the fall of crypto mining
17. Dezember 2022, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Building a scalable PostgreSQL solution
14. April 2019, Packt Hub

bereitgestellt von Google News

Jobangebote

Senior Data Analyst (Remote)
Cambridge Technology Enterprises (CTE), Remote

Senior Big Data Engineer (Remote)
Cambridge Technology Enterprises (CTE), Remote

jobs by

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk