DBMS > H2 vs. Heroic vs. IRONdb vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Heroic vs. IRONdb vs. SQream DB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

www.h2database.com

github.com/spotify/heroic

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

sqream.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

spotify.github.io/heroic

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

docs.sqream.com

Entwickler

Thomas Mueller

Spotify

Circonus LLC.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2005

2014

2017

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

V0.10.20, January 2018

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C und C++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

yes, in Lua

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Automatic, metric affinity per node

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

bereitgestellt von Google News

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

SQream Announces Free Licenses to Organizations Using Data Analytics to Fight the Coronavirus
9. April 2020, Embedded Computing Design

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk