DBMS > atoti vs. Kdb vs. Linter vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Kdb vs. Linter vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Hoch performantes Time Series DBMS

RDBMS for high security requirements

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

atoti.io

kx.com

linter.ru

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

code.kx.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

ActiveViam

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

relex.ru

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

1990

2019

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

kommerziell

Open Source

MIT License

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 und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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'

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language (q)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

benutzerdefinierte Funktionen

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

Best use of cloud: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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28. Februar 2024, Business Wire

McLaren Applied and KX partner to enhance ATLAS software analytics capabilities
9. August 2023, Professional Motorsport World

KX Brings the Power and Performance of kdb+ to Python Developers with PyKX
7. Juni 2023, Datanami

KX ANNOUNCES KDB INSIGHTS AS FULLY MANAGED SERVICE ON AMAZON FINSPACE
18. Mai 2023, PR Newswire

Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital ...
18. Mai 2023, AWS Blog

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