DBMS > Cubrid vs. Hazelcast vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Hazelcast vs. Kinetica

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

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 widely adopted in-memory data grid

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Website

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

hazelcast.com

www.kinetica.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

hazelcast.org/imdg/docs

docs.kinetica.com

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Hazelcast

Kinetica

Erscheinungsjahr

2008

2012

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

5.3.6, November 2023

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

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

Java

C, C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

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

nein

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Events

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Replicated Map

Source-Replica Replikation

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 selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Role-based access control

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

Hazelcast Showcases Real-Time Data Platform at 2024 Gartner Summit
15. Mai 2024, Datanami

Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric
7. März 2024, Forbes

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast to Demonstrate Power of Unified Platform for Real-Time and AI Applications at the ...
13. Mai 2024, WDRB

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

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
20. März 2024, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk