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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. ObjectBox vs. OpenQM vs. TigerGraph

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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

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,22
Rang	#172	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	1,83
Rang	#141	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

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

objectbox.io

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

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.objectbox.io

docs.tigergraph.com

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

ObjectBox Limited

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2016

2017

1993

2017

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

with some exceptions

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

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Proprietäres native API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

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

online/offline synchronization between client and server

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

Relationships in graphs

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

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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