DBMS > EsgynDB vs. Graph Engine vs. Kdb vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graph Engine vs. Kdb vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	7,73
Rang	#45	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

code.kx.com

Entwickler

Esgyn

Microsoft

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2015

2010

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2015

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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++, Java

.NET and C

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

Linux
OS X
Solaris
Windows

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)

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

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

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

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The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

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