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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. HEAVY.AI vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Website

www.gridgain.com

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

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

docs.heavy.ai

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

HEAVY.AI, Inc.

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2007

2016

2014

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

5.10, Jänner 2022

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

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

C++ and CUDA

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

nein

Java Stored Procedures

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

mittels user defined functions und HBase

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

ACID

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

Security Hooks for custom implementations

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

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Weitere Ressourcen

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