DBMS > HEAVY.AI vs. Heroic vs. SiteWhere vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Heroic vs. SiteWhere vs. Warp 10

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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

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

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	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

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

github.com/spotify/heroic

github.com/sitewhere/sitewhere

www.warp10.io

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

spotify.github.io/heroic

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Spotify

SiteWhere

SenX

Erscheinungsjahr

2016

2014

2010

2015

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache License 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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

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

HTTP REST

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

WarpScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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.

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