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DBMS > HEAVY.AI vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Data Explorer 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 ausschliessenLovefield  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  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 hardwareEmbeddable relational database for web apps written in pure JavaScriptFully managed big data interactive analytics platformTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte0,33
Rang#286  Overall
#131  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Websitegithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
google.github.io/­lovefieldazure.microsoft.com/­services/­data-explorertrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.heavy.aigithub.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.mddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorertrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerHEAVY.AI, Inc.GoogleMicrosoftApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2016201420192014
Aktuelle Version5.10, Jänner 20222.1.12, February 2017cloud service with continuous releases2.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availableOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ and CUDAJavaScriptC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxserver-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) infotested with Chrome, Firefox, IE, SafarigehostetLinux
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesneinjaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query language infovia JavaScript builder patternKusto Query Language (KQL), SQL subsetja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Vega
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
JavaScript.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinYes, possible languages: KQL, Python, RJava Stored Procedures
TriggersneinUsing read-only observersja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoRound robinkeineSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationkeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.ja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Databasejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infousing MemoryDBneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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 2022LovefieldMicrosoft Azure Data ExplorerTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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

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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, Microsoft

Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates
20. Februar 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates
8. Januar 2024, Microsoft

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, Microsoft

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates
4. Dezember 2023, Microsoft

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

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

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

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

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