DBMS > Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Oracle Rdb vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Oracle Rdb vs. TempoIQ

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#187	Overall
	#85	Relational DBMS

Website

www.graphengine.io

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

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.heavy.ai

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

Entwickler

Microsoft

HEAVY.AI, Inc.

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2010

2016

1984

2012

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

7.4.1.1, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

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

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

.NET

Linux

HP Open VMS

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Round robin

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

yes, on a single node

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

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

bereitgestellt von Google News

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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

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

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

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

Oracle Adds New AI-Enabling Features To MySQL HeatWave
23. März 2023, Forbes

Oracle Business Model - How Oracle Makes Money?
12. Juni 2023, Business Model Analyst

Should we all consolidate databases for the storage benefits? Reg vultures deploy DevOps, zoos, haircuts
18. September 2020, The Register

2013 Data Science Salary Survey – O'Reilly
4. Mai 2013, oreilly.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk