DBMS > HEAVY.AI vs. Sequoiadb vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Sequoiadb vs. SQream DB

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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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

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	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

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

www.sequoiadb.com

sqream.com

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.sqream.com

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Sequoiadb Ltd.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2013

2017

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

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++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

ja, ANSI Standard SQL Types

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 query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

horizontal and vertical partitioning

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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