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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. PostGIS vs. Sadas Engine vs. SAP HANA

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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

Spatial extension of PostgreSQL

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	21,72
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

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

postgis.net

www.sadasengine.com

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

postgis.net/documentation

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

help.sap.com/hana

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

SADAS s.r.l.

SAP

Erscheinungsjahr

2016

2005

2006

2010

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.4.2, Februar 2024

8.0

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPL v2.0

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

basierend auf PostgreSQL

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

basierend auf PostgreSQL

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

basierend auf PostgreSQL

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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