DBMS > HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. OpenQM vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. IBM Db2 Event Store vs. OpenQM vs. RDFox

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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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Multivalue DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,48
Rang	#146	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	0,42
Rang	#252	Overall
	#2	Event Stores
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#290	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,06
Rang	#331	Overall
	#34	Graph DBMS
	#17	RDF Stores

Website

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

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

www.openqm.com

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSGNPV_2.0.0/welcome.html

www.openqm.com/support/documentation

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

IBM

Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2016

2017

1993

2017

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.0

3.4-12

5.2, Juni 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

free developer edition available

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

with some exceptions

RDF schemas

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

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Active-active shard replication

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

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

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Optimizes memory and compute layers to deliver unprecedented performance. Natively...
» mehr

Competitive advantages

Only HEAVY.AI allows users to visually and interactively discover high-value patterns,...
» mehr

Typical application scenarios

Advanced analytics, geospatial and time-series analytics, accelerated data science,...
» mehr

Licensing and pricing models

HEAVY.AI Free (Free Forever), Foundations ($2k/month), and Enterprise Licensure (Inquire...
» mehr

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