DBMS > Heroic vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. JaguarDB

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Unsere Besucher vergleichen Heroic und JaguarDB oft mit Stardog, SAP SQL Anywhere und RocksDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

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

Punkte	0,88
Rang	#237	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,02
Rang	#398	Overall
	#63	Key-Value Stores
	#11	Vektor DBMS

Website

spotify.github.io/heroic/#!/index

www.datajaguar.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic/#!/docs/overview

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

Spotify

DataJaguar, Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2015

Aktuelle Version

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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