DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > HEAVY.AI vs. Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SiteWhere vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SiteWhere vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
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 HadoopElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerM2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von ZeitserienTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,77
Rang#141  Overall
#65  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte20,56
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#356  Overall
#35  Time Series DBMS
Websitegithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
hive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticsgithub.com/­sitewhere/­sitewheretrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.heavy.aicwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticssitewhere1.sitewhere.io/­index.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerHEAVY.AI, Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftSiteWhereApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr20162012201620102014
Aktuelle Version5.10, Jänner 20223.1.3, April 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availableOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ and CUDAJavaC++JavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajajavordefiniertes Schemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsjaneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Vega
JDBC
ODBC
Thrift
ADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP RESTADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C++
Java
PHP
Python
C#
Java
PHP
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationTransact SQLJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoRound robinShardingSharding, horizontal partitioningSharding infobasierend auf HBaseSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBaseja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraintsneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenjaBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
HEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022HiveMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehouseSiteWhereTrafodion
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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, businesswire.com

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

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of
27. März 2023, Open Source For You

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt