DBMS > EsgynDB vs. Infobright vs. KairosDB vs. Kinetica vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Infobright vs. KairosDB vs. Kinetica vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	1,00
Rang	#193	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#230	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.esgyn.cn

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

github.com/kairosdb/kairosdb

www.kinetica.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

kairosdb.github.io

docs.kinetica.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Esgyn

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Kinetica

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2015

2005

2013

2012

2004

Aktuelle Version

1.2.2, November 2018

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++, Java

Java

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

nein

Knowledge Grid Technology used instead

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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

The re-emergence of time-series – O'Reilly
6. April 2013, oreilly.com

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
21. März 2024, insideBIGDATA

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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