DBMS > Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. OrigoDB vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Galaxybase vs. HEAVY.AI vs. OrigoDB vs. PostGIS

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

A fully ACID in-memory object graph database

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Graph DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#54	Document Stores
	#21	Object oriented DBMS

Punkte	20,16
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

galaxybase.com

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

origodb.com

postgis.net

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

origodb.com/docs

postgis.net/documentation

Entwickler

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

HEAVY.AI, Inc.

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2017

2016

2009

under the name LiveDB

2005

Aktuelle Version

Nov 20, November 2021

5.10, Jänner 2022

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPL v2.0

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 and Java

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Datenschema

Strong typed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined procedures and functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

basierend auf PostgreSQL

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

basierend auf PostgreSQL

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

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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

Role based authorization

basierend auf PostgreSQL

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

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI
15. August 2024, Center for Data Innovation

HEAVY.AI Accelerates Big Data Analytics with Vultr's High-Performance GPU Cloud Infrastructure
11. September 2024, insideBIGDATA

Dr. Mike Flaxman, VP or Product Management at HEAVY.AI – Interview Series
19. September 2024, Unite.AI

HEAVY.AI Accelerates Big Data Analytics with Vultr’s High-Performance GPU Cloud Infrastructure
11. September 2024, insideBIGDATA

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk