DBMS > Graph Engine vs. Hawkular Metrics vs. HEAVY.AI vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Hawkular Metrics vs. HEAVY.AI vs. searchxml

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

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

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

www.graphengine.io

www.hawkular.org

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

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

docs.heavy.ai

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Microsoft

Community supported by Red Hat

HEAVY.AI, Inc.

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2010

2014

2016

2015

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

.NET and C

Java

C++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Windows

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Go
Java
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

sychronisation to multiple collections

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

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The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

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