DBMS > Brytlyt vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. XTDB
Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. XTDB
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Brytlyt Xaus Vergleich ausschliessen | HEAVY.AI  Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | XTDB formerly named Crux Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Fully managed big data interactive analytics platform | A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Document Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Spatial DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document Store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Spatial DBMS Suchmaschine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | brytlyt.io | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | github.com/xtdb/xtdb www.xtdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.brytlyt.io | docs.heavy.ai | docs.kinetica.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | www.xtdb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Brytlyt | HEAVY.AI, Inc. | Kinetica | Microsoft | Juxt Ltd. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2016 | 2016 | 2012 | 2019 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 5.0, August 2023 | 5.10, Jänner 2022 | 7.1, August 2021 | cloud service with continuous releases | 1.19, September 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | kommerziell | kommerziell | Open Source MIT License | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C, C++ and CUDA | C++ and CUDA | C, C++ | Clojure | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux OS X Windows | Linux | Linux | gehostet | Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schemafrei | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja specific XML-type available, but no XML query functionality. | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | nein | ja | all fields are automatically indexed | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | ja | SQL-like DML and DDL statements | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC ODBC Thrift Vega | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | HTTP REST JDBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net C C++ Delphi Java Perl Python Tcl | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Clojure Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | benutzerdefinierte Funktionen in PL/pgSQL | nein | benutzerdefinierte Funktionen | Yes, possible languages: KQL, Python, R | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | nein | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding Round robin | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Source-Replica Replikation | Multi-Source Replikation | Source-Replica Replikation | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ja, jeder Knoten hat alle Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein | nein | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja GPU vRAM or System RAM | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | Azure Active Directory Authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Brytlyt | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Kinetica | Microsoft Azure Data Explorer | XTDB formerly named Crux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Opensignal Announces Acquisition of Brytlyt GPU-based Data Analytics & Visualization Technology Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others Brytlyt Secures $4M in Series A Funding London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology bereitgestellt von Google News | Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks Making the most of geospatial intelligence The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023 bereitgestellt von Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search bereitgestellt von Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
