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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Ingres vs. Oracle vs. Riak KV

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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

Bewährtes RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	4,67
Rang	#77	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	1234,27
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

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

www.actian.com/databases/ingres

www.oracle.com/database

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.actian.com/ingres

docs.oracle.com/en/database

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Actian Corporation

Oracle

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2016

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

1980

2009

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

11.2, Mai 2022

23c, September 2023

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Ingres Replicator

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

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