DBMS > Hive vs. Kinetica vs. Tkrzw vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Kinetica vs. Tkrzw vs. VelocityDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

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

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.kinetica.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Kinetica

Mikio Hirabayashi

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2012

2020

2011

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

7.1, August 2021

0.9.3, August 2020

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java

C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

Any that supports .NET

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
Python
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

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

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual 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

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Based on Windows Authentication

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis
1. Mai 2024, MyChesCo

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Elevate Your Career with In-Demand Hadoop Skills in 2024
1. Mai 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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