DBMS > Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. TerarkDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Data warehousing service aus der Cloud

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.kinetica.com

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.kinetica.com

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Spotify

IBM

Kinetica

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2014

2012

2016

Aktuelle Version

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version available

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, C++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL, SQL PL

benutzerdefinierte Funktionen

nein

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, IBM

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, IBM

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, IBM

Data mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk