DBMS > HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. LokiJS vs. Oracle Berkeley DB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. LokiJS vs. Oracle Berkeley DB vs. SpatiaLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

In-memory JavaScript DBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

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

www.ibm.com/products/db2-event-store

github.com/techfort/LokiJS

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

techfort.github.io/LokiJS

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

IBM

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2016

2017

2014

1994

2008

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.0

18.1.40, Mai 2020

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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++

JavaScript

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

JavaScript

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Active-active shard replication

keine

Source-Replica 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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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, Business Wire

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

bereitgestellt von Google News

LokiJS - A JavaScript Database
18. November 2014, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk