DBMS > DolphinDB vs. Kinetica vs. PostGIS vs. SiriDB vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Kinetica vs. PostGIS vs. SiriDB vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Spatial extension of PostgreSQL

Open Source Time Series DBMS

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

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

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.kinetica.com

postgis.net/documentation

docs.siridb.com

docs.sqream.com

Entwickler

DolphinDB, Inc

Kinetica

Cesbit

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2012

2005

2017

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

7.1, August 2021

3.4.2, Februar 2024

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

Open Source

MIT License

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, C++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

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

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf PostgreSQL

Sharding

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

basierend auf PostgreSQL

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

basierend auf PostgreSQL

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

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

SQream Announces Free Licenses to Organizations Using Data Analytics to Fight the Coronavirus
9. April 2020, Embedded Computing Design

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk