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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Heroic vs. mSQL vs. Spark SQL

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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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,67
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

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

Website

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

github.com/spotify/heroic

hughestech.com.au/products/msql

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

spotify.github.io/heroic

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

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Spotify

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2014

1994

2014

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

4.4, Oktober 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache 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

C++ and CUDA

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

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

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

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

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