DBMS > InfinityDB vs. Kinetica vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften InfinityDB vs. Kinetica vs. RDFox

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,50
Rang	#247	Overall
	#116	Relational DBMS

Punkte	0,24
Rang	#299	Overall
	#24	Graph DBMS
	#12	RDF Stores

Website

boilerbay.com

www.kinetica.com

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

docs.kinetica.com

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Boiler Bay Inc.

Kinetica

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2002

2012

2017

Aktuelle Version

4.0

7.1, August 2021

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

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
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

RDF schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
Java

Server-seitige Scripts

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

replication via a shared file system

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Roles, resources, and access types

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

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15. Oktober 2020, NVIDIA Blog

GPU Database Market Size, Share & Trends Report, 2030
29. Juli 2024, Grand View Research

Kinetica rolls machine learning libraries into its GPU-powered database
24. Januar 2017, SiliconANGLE

Kinetica: Fusing Geospatial And Time-Series Data Sets And Processing Spatiotemporal Analytics
26. Juli 2023, Pulse 2.0

bereitgestellt von Google News

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18. Juli 2024, The Next Web

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16. Juli 2024, University of Oxford

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