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Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. DataFS vs. Kinetica

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Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	Badger  Xaus Vergleich ausschliessen	DataFS  Xaus Vergleich ausschliessen	Kinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
	This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
Kurzbeschreibung	Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks	An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.	All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.	Fully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Key-Value Store	Object oriented DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle			Graph DBMS	Spatial DBMS Time Series DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 0,22 Rang #320   Overall #47   Key-Value Stores	Punkte 0,09 Rang #360   Overall #17   Object oriented DBMS	Punkte 0,66 Rang #234   Overall #107   Relational DBMS
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	github.com/­dgraph-io/­badger	newdatabase.com	www.kinetica.com
Technische Dokumentation		godoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badger	dev.mobiland.com/­Overview.xsp	docs.kinetica.com
Entwickler	Atos Convergence Creators	DGraph Labs	Mobiland AG	Kinetica
Erscheinungsjahr	2016	2017	2018	2012
Aktuelle Version	1703		1.1.263, October 2022	7.1, August 2021
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0	kommerziell	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Go		C, C++
Server Betriebssysteme	Linux	BSD Linux OS X Solaris Windows	Windows	Linux
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	schemafrei	Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	nein	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	nein	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	nein	SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP		.NET Client API Proprietary client DLL WinRT client	JDBC ODBC RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings	Go	.Net C C# C++ VB.Net	C++ Java JavaScript (Node.js) Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein		benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	ja	nein	no, except callback-events from server when changes happened	ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	keine	Proprietary Sharding system	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	keine		Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	keine	Immediate Consistency	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic execution of specific operations	nein	ACID	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein	ja GPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication	nein	Windows-Profile	Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene
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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	Atos Standard Common Repository	Badger	DataFS	Kinetica
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? 10. Februar 2024, Atos bereitgestellt von Google News			Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search 21. März 2024, insideBIGDATA Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data 18. März 2024, SiliconANGLE News Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise 18. März 2024, GlobeNewswire Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data 26. März 2024, Datanami Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI 30. Oktober 2023, InfoWorld bereitgestellt von Google News

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