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DBMS > Apache Phoenix vs. Kdb vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Kdb vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenKdb  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseHoch performantes Time Series DBMSScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMS
Vektor DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte7,71
Rang#49  Overall
#2  Time Series DBMS
#1  Vektor DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitephoenix.apache.orgkx.comvitess.io
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgcode.kx.comvitess.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationKx Systems, a division of First Derivatives plcThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr20142000 infokdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 20032013
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20193.6, Mai 201815.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infoKostenlose 32-bit VersionOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaqGo
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesjaja infotable attribute 'grouped'ja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query language (q)ja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionenja infoproprietäre Syntax
Triggersneinja infomittels Viewsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale PartitionierungSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationnein infoein vergleichbares Paradigma wird intern verwendetnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyRechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache PhoenixKdbVitess
Specific characteristicsIntegrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr
Competitive advantagesprovides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr
Typical application scenariostick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr
Key customersGoldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr
Market metricskdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr
Licensing and pricing modelsupon request
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache PhoenixKdbVitess
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

alle anzeigen

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16. August 2018, Microsoft

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27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

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28. Februar 2024, Business Wire

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9. August 2023, Professional Motorsport World

Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital ...
18. Mai 2023, AWS Blog

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18. Mai 2023, PR Newswire

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7. Juni 2023, Datanami

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18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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