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Vergleich der Systemeigenschaften H2GIS vs. HEAVY.AI vs. Spark SQL vs. STSdb

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Name

Kurzbeschreibung

Spatial extension of H2

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,05
Rang	#372	Overall
	#7	Spatial DBMS

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

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

www.h2gis.org

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

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

www.h2gis.org/docs/home

docs.heavy.ai

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

CNRS

HEAVY.AI, Inc.

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2013

2016

2014

2011

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++ and CUDA

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

basierend auf H2

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

Multi-Source Replikation

keine

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

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

basierend auf H2

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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