DBMS > BigObject vs. Graph Engine vs. Kinetica vs. Lovefield vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Graph Engine vs. Kinetica vs. Lovefield vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

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

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

www.graphengine.io

www.kinetica.com

google.github.io/lovefield

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

docs.kinetica.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.siridb.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

Kinetica

Google

Cesbit

Erscheinungsjahr

2015

2010

2012

2014

2017

Aktuelle Version

7.1, August 2021

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT 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

.NET and C

C, C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

.NET

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

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

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
22. März 2024, Geospatial World

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk