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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. RDFox

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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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,24
Rang	#309	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Website

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

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Microsoft

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2017

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

gehostet

Linux
macOS
Windows

Datenschema

RDF schemas

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
Java
PHP

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

replication via a shared file system

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Roles, resources, and access types

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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