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Vergleich der Systemeigenschaften gStore vs. HEAVY.AI vs. TempoIQ vs. XTDB

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Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

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

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

en.gstore.cn

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

tempoiq.com (offline)

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.heavy.ai

www.xtdb.com/docs

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

TempoIQ

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2016

2012

2019

Aktuelle Version

1.2, November 2023

5.10, Jänner 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

MIT License

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++

C++ and CUDA

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

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

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Authentication-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

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Weitere Ressourcen

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14. April 2023, InfoWorld

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11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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29. Oktober 2015, Automation World

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