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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. jBASE vs. Netezza vs. WakandaDB

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Name

Kurzbeschreibung

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

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

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.ibm.com/products/netezza

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

wakanda.github.io/doc

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Rocket Software (früher Zumasys)

IBM

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

1991

2000

2012

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

5.7

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

keine

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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