DBMS > HEAVY.AI vs. Lovefield vs. SQL.JS vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Lovefield vs. SQL.JS vs. Valentina Server

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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

Portierung von SQLite auf JavaScript

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#246	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Website

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

google.github.io/lovefield

sql.js.org

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

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

sql.js.org/documentation/index.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Google

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2016

2014

2012

1999

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
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-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JavaScript API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

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

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

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

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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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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