DBMS > HEAVY.AI vs. ITTIA vs. Microsoft Azure SQL Database

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. ITTIA vs. Microsoft Azure SQL Database

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	1,15
Rang	#167	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,47
Rang	#253	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	75,45
Rang	#17	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

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

www.ittia.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

ITTIA L.L.C.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2007

2010

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

8.7

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

gehostet

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Database file passwords

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI
15. August 2024, Center for Data Innovation

HEAVY.AI Introduces HeavyIQ, Delivering Powerful Conversational Analytics Focused on Location and Time Data
19. März 2024, Business Wire

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Cloudflare Looks To Boost AI, Agent Development With Outerbase Acquisition
7. April 2025, CRN Magazine

The insideAI News IMPACT 50 List for Q4 2024
22. Oktober 2024, insideAI News

bereitgestellt von Google News

Embedded secured data base for STM32 MCUs
16. Oktober 2023, Electronics Weekly

bereitgestellt von Google News

Continuous Replication to Amazon RDS for SQL Server from Azure SQL
10. Januar 2025, Amazon Web Services

Native Vector Support in Azure SQL Database in Public Preview
16. November 2024, infoq.com

The year ahead for SQL Server: Ground to cloud to fabric
15. Januar 2025, Microsoft

Modernize your database with the consolidation and retirement of Azure Database Migration tools
12. September 2024, Microsoft

Get Started Using .NET Aspire with SQL Server & Azure SQL Database
23. Januar 2025, Visual Studio Magazine

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk