DBMS > Hazelcast vs. HEAVY.AI vs. LevelDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. HEAVY.AI vs. LevelDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Spatial DBMS

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

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Website

hazelcast.com

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

github.com/google/leveldb

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

docs.heavy.ai

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

Entwickler

Hazelcast

HEAVY.AI, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2008

2016

2011

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

5.10, Jänner 2022

1.23, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

BSD

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++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

Triggers

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

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 or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

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

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7. März 2024, Forbes

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Hazelcast Achieves Record Year with Leading Brands Choosing Its Platform for Application Modernization, AI Initiatives
22. Februar 2024, Datanami

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

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HEAVY.AI Introduces HeavyIQ, Delivering Powerful Conversational Analytics Focused on Location and Time Data
19. März 2024, Datanami

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

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14. September 2022, BleepingComputer

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19. Oktober 2022, Blocks and Files

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26. Juli 2021, Phoronix

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