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Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. HEAVY.AI vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.harperdb.io

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

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

docs.harperdb.io/docs

docs.heavy.ai

Entwickler

HarperDB

HEAVY.AI, Inc.

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2017

2016

2020

Aktuelle Version

3.1, August 2021

5.10, Jänner 2022

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Node.js

C++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux

Linux
macOS

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

nein

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 data manipulation statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

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

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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21. August 2021, hackernoon.com

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