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DBMS > HEAVY.AI vs. Kinetica vs. NSDb vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Kinetica vs. NSDb vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareFully vectorized database across both GPUs and CPUsScalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of KubernetesTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#369  Overall
#40  Time Series DBMS
Websitegithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
www.kinetica.comnsdb.iotrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.heavy.aidocs.kinetica.comnsdb.io/­Architecturetrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerHEAVY.AI, Inc.KineticaApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2016201220172014
Aktuelle Version5.10, Jänner 20227.1, August 20212.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ and CUDAC, C++Java, ScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinux
macOS
Linux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajayes: int, bigint, decimal, stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Vega
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
gRPC
HTTP REST
WebSocket
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte FunktionenneinJava Stored Procedures
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoRound robinShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source ReplikationSource-Replica Replikationja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaUsing Apache Luceneja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
HEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022KineticaNSDbTrafodion
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, businesswire.com

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, 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

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
22. März 2024, Geospatial World

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
16. Juli 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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