DBMS > Cubrid vs. Graph Engine vs. Kdb vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Graph Engine vs. Kdb vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

Hoch performantes Time Series DBMS

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

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

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.graphengine.io

kx.com

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

www.graphengine.io/docs/manual

code.kx.com

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Microsoft

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

IBM

Erscheinungsjahr

2008

2010

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2000

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

kommerziell

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

.NET and C

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

.NET

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

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

nein

Sekundärindizes

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (q)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

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

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

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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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