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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. LMDB vs. ObjectBox vs. WakandaDB

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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

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,99
Rang	#125	Overall
	#21	Key-Value Stores

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

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

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

objectbox.io

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.lmdb.tech/doc

docs.objectbox.io

wakanda.github.io/doc

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Symas

ObjectBox Limited

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2011

2017

2012

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

0.9.32, Jaenner 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Proprietäres native API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

online/offline synchronization between client and server

keine

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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29. April 2018, Open Source For You

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