DBMS > Kdb vs. Kuzu vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften Kdb vs. Kuzu vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performantes Time Series DBMS

An embeddable property Graph DBMS built for query speed and scalability

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	7,10
Rang	#48	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#4	Vektor DBMS

Punkte	0,07
Rang	#350	Overall
	#37	Graph DBMS

Punkte	0,28
Rang	#283	Overall
	#42	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Website

kx.com

kuzudb.com

www.leanxcale.com

Technische Dokumentation

code.kx.com

docs.kuzudb.com

Entwickler

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2022

2015

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

0.4.2, May 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

MIT license

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Datenschema

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

table attribute 'grouped'

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (q)

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

CLI Client
Cypher Query Language

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Python
Rust

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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Weitere Ressourcen

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bereitgestellt von Google News

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