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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Hive vs. Ingres vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenIngres  Xaus Vergleich ausschliessenTrino  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopBewährtes RDBMSFast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#82  Overall
#44  Relational DBMS
Punkte4,99
Rang#65  Overall
#36  Relational DBMS
Websitegithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
hive.apache.orgwww.actian.com/­databases/­ingrestrino.io
Technische Dokumentationdocs.heavy.aicwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.actian.com/­ingrestrino.io/­broadcast
trino.io/­docs/­current
Social network pagesLinkedInTwitterYouTubeGitHub
EntwicklerHEAVY.AI, Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltActian CorporationTrino Software Foundation
Erscheinungsjahr201620121974 infoUrsprünglich bereits in den 1970 Jahren2012 info2020 rebranded from PrestoSQL
Aktuelle Version5.10, Jänner 20223.1.3, April 202211.2, Mai 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availableOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.
ImplementierungsspracheC++ and CUDAJavaCJava
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
Linux
macOS infofor devlopment
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoaber Import/Export aus/von XML-files möglichnein
Sekundärindizesneinjajadepending on connected data-source
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Vega
JDBC
ODBC
Thrift
.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)
JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C++
Java
PHP
Python
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationjayes, depending on connected data-source
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoRound robinShardinghorizontale Partitionierung infoIngres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbankendepending on connected data-source
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorIngres Replicatordepending on connected data-source
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistencydepending on connected data-source
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDdepending on connected data-source
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoMVCCja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajadepending on connected data-source
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardSQL standard access control
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022HiveIngresTrino
Specific characteristicsTrino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr
Competitive advantagesHigh performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr
Typical application scenariosPerformant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr
Key customersTrino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr
Market metrics33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr
Licensing and pricing modelsTrino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr
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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
HEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022HiveIngresTrino
DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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