DBMS > HEAVY.AI vs. Heroic vs. LokiJS vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Heroic vs. LokiJS vs. Tkrzw

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

In-memory JavaScript DBMS

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,49
Rang	#260	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

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

github.com/spotify/heroic

github.com/techfort/LokiJS

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

spotify.github.io/heroic

techfort.github.io/LokiJS

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Spotify

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2016

2014

2020

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

C++ and CUDA

Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
macOS

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

über Views

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

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

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

using specific database classes

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

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

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

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

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

LokiJS - A JavaScript Database
18. November 2014, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk