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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. SAP Adaptive Server vs. Spark SQL

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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

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

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

Punkte	36,31
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

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

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

help.sap.com/docs/SAP_ASE

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

SAP, Sybase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

1987

2014

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

16.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

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 DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java und Transact-SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

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

nein

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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