DBMS > HEAVY.AI vs. Hyprcubd vs. Lovefield vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Hyprcubd vs. Lovefield vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded 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

Serverless Time Series DBMS

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

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

hyprcubd.com (offline)

google.github.io/lovefield

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Hyprcubd, Inc.

Google

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2016

2014

2006

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

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

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

gRPC (https)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

horizontale Partitionierung

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

using MemoryDB

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

token access

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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