DBMS > Heroic vs. HugeGraph vs. NSDb vs. SAP Advantage Database Server vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. HugeGraph vs. NSDb vs. SAP Advantage Database Server vs. SAP HANA

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

SAP Advantage Database Server seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Low-cost RDBMS with access to ISAM and FoxPro data structures

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

nsdb.io

www.sap.com/products/advantage-database-server.html

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

hugegraph.apache.org/docs

nsdb.io/Architecture

help.sap.com/hana

Entwickler

Spotify

Baidu

Sybase, SAP

SAP

Erscheinungsjahr

2014

2018

2017

1993

2010

Aktuelle Version

0.9

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
macOS

Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

also supports composite index and range index

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.NET Client API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

Java
Scala

Delphi
Perl
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Multi-Source Replikation

CONFLICT Trigger to resolve replication conflicts
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

caching of (temporary) tables can be configured

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

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19. Oktober 2023, SAP News

AIRWORLD PART 15: WORLD'S SECOND BEST AIRPORT TERMINAL
30. September 2005, Ad Age

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Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine
2. April 2024, SAP News

Automating the update process of a clustered SAP HANA DB using nZDT and Ansible | Amazon Web Services
16. November 2023, AWS Blog

Modernize consolidation in an SAP S/4 HANA environment | CCH Tagetik
9. April 2024, Wolters Kluwer

SAP HANA Cloud Vector Engine
18. April 2024, IgniteSAP

What are the options as SAP HANA 1.0 support in the Neo environment sunsets?
3. November 2023, ComputerWeekly.com

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