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Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Kdb vs. Splice Machine vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

code.kx.com

splicemachine.com/how-it-works

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Splice Machine

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2012

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

2012

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

3.6, Mai 2018

3.1, March 2021

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C, C++

Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

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

yes, optimistic concurrency control

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

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26. August 2021, The Register

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18. September 2019, Towards Data Science

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8. Februar 2017, SDTimes.com

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