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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Splice Machine vs. SQL.JS

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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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Portierung von SQLite auf JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#252	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

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

splicemachine.com

sql.js.org

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

splicemachine.com/how-it-works

sql.js.org/documentation/index.html

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Splice Machine

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Erscheinungsjahr

2016

2014

2012

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

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-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

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

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

nein

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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