DBMS > Bangdb vs. Kinetica vs. OpenQM vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Kinetica vs. OpenQM vs. Postgres-XL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,66
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

bangdb.com

www.kinetica.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.kinetica.com

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Kinetica

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2012

1993

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

7.1, August 2021

3.4-12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Mozilla public license

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++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

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

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

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

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

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

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk