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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Lovefield vs. MonetDB

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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 relational database for web apps written in pure JavaScript

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational 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	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

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

google.github.io/lovefield

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Google

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2016

2014

2004

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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