DBMS > GridGain vs. H2GIS vs. HEAVY.AI vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. H2GIS vs. HEAVY.AI vs. SiteWhere

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Spatial extension of H2

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

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

www.gridgain.com

www.h2gis.org

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

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

www.h2gis.org/docs/home

docs.heavy.ai

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

CNRS

HEAVY.AI, Inc.

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2007

2013

2016

2010

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

Java, C++, .Net

Java

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes 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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

basierend auf H2

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Round robin

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

basierend auf H2

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

basierend auf H2

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

GridGain's 2023 Growth Positions Company for Strong 2024
25. Januar 2024, Datanami

GridGain in-memory data and generative AI – Blocks and Files
10. Mai 2024, Blocks & Files

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Adds Andy Sacks as Chief Revenue Officer, Promotes Lalit Ahuja to Chief Customer and Product Officer ...
17. Juli 2023, Yahoo Finance

GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

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, businesswire.com

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

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of
27. März 2023, Open Source For You

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk