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DBMS > Heroic vs. InterSystems Caché vs. Machbase Neo

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. InterSystems Caché vs. Machbase Neo

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenInterSystems Caché  Xaus Vergleich ausschliessenMachbase Neo infoFormer name was Infiniflux  Xaus Vergleich ausschliessen
Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchA multi-model DBMS and application serverTimeSeries DBMS for AIoT and BigData
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte0,17
Rang#337  Overall
#30  Time Series DBMS
Websitegithub.com/­spotify/­heroicwww.intersystems.com/­products/­cachemachbase.com
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicdocs.intersystems.commachbase.com/­dbms
EntwicklerSpotifyInterSystemsMachbase
Erscheinungsjahr201419972013
Aktuelle Version2018.1.4, Mai 2020V8.0, August 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell infofree test version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC
Server BetriebssystemeAIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Windows
Datenschemaschemafreidepending on used data modelja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesja infovia Elasticsearchjaja
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP infovia ODBC
Python
R infovia ODBC
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjanein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationselectable replication factor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajanein
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infovolatile and lookup table
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roleseinfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
HeroicInterSystems CachéMachbase Neo infoFormer name was Infiniflux
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP Lead Cloud DBMS Market: Gartner
12. Februar 2022, CRN

Epic On EHR Interoperability: Not A '1-Time Project'
10. April 2015, InformationWeek

Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future
24. Juni 2022, IBM

Choosing a Database Technology. A roadmap and process overview | by Shirish Joshi
23. Februar 2020, Towards Data Science

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