DBMS > Hazelcast vs. JaguarDB vs. Kinetica vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. JaguarDB vs. Kinetica vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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	5,46
Rang	#61	Overall
	#7	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,66
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

hazelcast.com

www.jaguardb.com

www.kinetica.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

www.jaguardb.com/support.html

docs.kinetica.com

Entwickler

Hazelcast

DataJaguar, Inc.

Kinetica

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2008

2015

2012

2011

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

3.3 July 2023

7.1, August 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

C, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Events

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

Multi-Source Replikation

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 or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Role-based access control

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

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

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

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

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 Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

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

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