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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. IBM Db2 vs. TerminusDB

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Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Document Store
RDF Store

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

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	123,05
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#311	Overall
	#27	Graph DBMS

Website

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

www.ibm.com/products/db2

terminusdb.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.ibm.com/docs/en/db2

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

IBM

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2016

1983

Version für Großrechner

2018

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

12.1, Oktober 2016

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

GPL V3

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

C und C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source Critical Asset Management System (CAMS) to help cities become disaster and climate resilient
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