DBMS > Heroic vs. LMDB vs. ObjectBox vs. Sadas Engine vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. LMDB vs. ObjectBox vs. Sadas Engine vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

objectbox.io

www.sadasengine.com

sqream.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.lmdb.tech/doc

docs.objectbox.io

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.sqream.com

Entwickler

Spotify

Symas

ObjectBox Limited

SADAS s.r.l.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2014

2011

2017

2006

2017

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

8.0

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free trial version available

kommerziell

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 und C++

C++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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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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The Tom Brady Data Biography
8. September 2023, StatsBomb

Automating SAP S/4HANA Migration with IT-Conductor, BGP Managed Services, and AWS | Amazon Web Services
22. August 2023, AWS Blog

The Lightning Memory-mapped Database
2. März 2016, InfoQ.com

Akamai launches managed database service – Blocks and Files
25. April 2022, Blocks and Files

Jaxon Repp on HarperDB Distributed Database Platform
23. März 2022, InfoQ.com

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ObjectBox Raises $2M in Funding
4. Dezember 2018, FinSMEs

The Megashift Towards Decentralized Edge Computing
27. August 2021, hackernoon.com

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I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, fierce-network.com

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

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