DBMS > eXtremeDB vs. Heroic vs. ObjectBox vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften eXtremeDB vs. Heroic vs. ObjectBox vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

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

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#100	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	41,32
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

www.mcobject.com

github.com/spotify/heroic

github.com/objectbox
objectbox.io

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

spotify.github.io/heroic

docs.objectbox.io

help.sap.com/hana

Entwickler

McObject

Spotify

ObjectBox Limited

SAP

Erscheinungsjahr

2001

2014

2017

2010

Aktuelle Version

8.2, 2021

4.0 (May 2024)

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 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

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Implementierungssprache

C und C++

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Appliance oder cloud-service

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

support of XML interfaces available

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

with the option: eXtremeSQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

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

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

Triggers

by defining events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung / sharding

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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