DBMS > Brytlyt vs. InterSystems IRIS vs. Kinetica vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. InterSystems IRIS vs. Kinetica vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,33
Rang	#269	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	2,25
Rang	#119	Overall
	#22	Document Stores
	#23	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,66
Rang	#212	Overall
	#103	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#291	Overall
	#26	Time Series DBMS

Website

www.brytlyt.com

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

www.kinetica.com

www.warp10.io

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

www.kinetica.com/docs

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Brytlyt

InterSystems

Kinetica

SenX

Erscheinungsjahr

2016

2018

2012

2015

Aktuelle Version

0.9, October 2016

2021.1, Juni 2021

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

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++ and CUDA

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
macOS
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

.Net
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

benutzerdefinierte Funktionen

WarpScript

Triggers

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

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Native and fully vectorized database across both GPUs and CPUs, with memory first...
» mehr

Competitive advantages

Best in class geospatial and temporal analytics. Lockless architecture provides real-time...
» mehr

Typical application scenarios

Any application requiring (1) real time insights, (2) time series analysis (3) geospatial...
» mehr

Key customers

Citibank, US Air Force, Softbank, OVO, Telkomsel, USPS, 2 of the top 3 US Telcos,...
» mehr

Market metrics

The largest IoT deployment in the world, NORAD, runs on Kinetica.
» mehr

Licensing and pricing models

Always Free Tier in the Cloud, Pay-As-You-Go Consumption Based Pricing, and Portable...
» 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

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

Brytlyt Unleashes Serverless GPU-Acceleration for Analytics
15. September 2021, PR Newswire UK

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22. Dezember 2021, UKTN (UK Technology News

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20. September 2021, Business Wire

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24. März 2022, Yahoo Finance

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6. Januar 2022, Datanami

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14. Oktober 2021, insideHPC

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Kinetica Uses GPUs for Advanced In-Database Analytics
24. Januar 2017, InformationWeek

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q2 2022
27. April 2022, insideBIGDATA

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