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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Prometheus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	7,92
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS

Website

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.kinetica.com

prometheus.io

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

docs.kinetica.com

prometheus.io/docs

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Kinetica

Erscheinungsjahr

2016

2012

2015

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

C, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

mittels Federation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

keine

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

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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

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