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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. LeanXcale vs. openGauss vs. VelocityDB

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Name

Kurzbeschreibung

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#183	Overall
	#84	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

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

www.leanxcale.com

gitee.com/opengauss
opengauss.org

velocitydb.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

LeanXcale

Huawei and openGauss community

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2016

2015

2019

2011

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.0, March 2022

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

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, C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Any that supports .NET

Datenschema

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 Apache Derby

ANSI SQL 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
ODBC

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
Java
Scala

C
C++
Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Based on Windows Authentication

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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