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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. GridGain vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	1,55
Rang	#150	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#70	Relational DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

atoti.io

www.gridgain.com

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.gridgain.com/docs/index.html

help.sap.com/hana

Entwickler

ActiveViam

GridGain Systems, Inc.

SAP

Erscheinungsjahr

2007

2010

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, C++, .Net

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Appliance oder cloud-service

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

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

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

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

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

SQLScript, R

Triggers

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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