DBMS > HEAVY.AI vs. LevelDB vs. ObjectBox vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. LevelDB vs. ObjectBox vs. openGemini

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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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Primäres Datenbankmodell

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	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#39	Time Series DBMS

Website

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

github.com/google/leveldb

objectbox.io

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

docs.objectbox.io

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Google

ObjectBox Limited

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

2016

2011

2017

2022

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

1.23, Februar 2021

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

BSD

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Integer, Float, Boolean, String

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Proprietäres native API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

online/offline synchronization between client and server

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

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

Administrators and common users accounts

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