DBMS > HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. Sequoiadb vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. HyperSQL vs. Sequoiadb vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

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

hsqldb.org

www.sequoiadb.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Sequoiadb Ltd.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2016

2001

2013

2009

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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24. Oktober 2022, The Daily Swig

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