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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. LevelDB vs. Teradata

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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

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

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
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	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

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

github.com/google/leveldb

www.teradata.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

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

docs.teradata.com

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Google

Teradata

Erscheinungsjahr

2016

2011

1984

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

1.23, Februar 2021

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

BSD

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++

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

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++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

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

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer 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

DB-Engines Blog Posts

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2. April 2013, Paul Andlinger

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