DBMS > Apache Kylin vs. Netezza vs. ObjectBox vs. SiriDB vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Netezza vs. ObjectBox vs. SiriDB vs. SpaceTime

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

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

Open Source Time Series DBMS

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#171	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	7,56
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

kylin.apache.org

www.ibm.com/products/netezza

github.com/objectbox
objectbox.io

siridb.com

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.objectbox.io

docs.siridb.com

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

IBM

ObjectBox Limited

Cesbit

Mireo

Erscheinungsjahr

2015

2000

2017

2020

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

MIT License

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
OLE DB

Proprietäres native API

HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

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

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

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Real-time block device replication (DRBD)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

MongoDB Realm & Device Sync alternatives – ObjectBox
17. September 2024

Local AI – what it is and why we need it
11. September 2024

First on-device Vector Database (aka Semantic Index) for iOS
24. Juli 2024

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

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Overhauling Apache Kylin for the cloud
18. November 2021, InfoWorld

Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance
9. Oktober 2023, hackernoon.com

eBay’s Kylin Becomes a Top-Level Apache Open Source Project
9. Dezember 2015, eBay Inc.

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support
10. August 2021, Blocks & Files

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP
9. November 2022, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, ibm.com

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime
21. August 2019, AWS Blog

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory
9. September 2019, Microsoft

IBM Completes Acquisition of Netezza
11. November 2010, PR Newswire

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