DBMS > atoti vs. Kdb vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Kdb vs. Pinecone

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

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

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,48
Rang	#248	Overall
	#11	Object oriented DBMS

Punkte	6,95
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#3	Vektor DBMS

Punkte	3,20
Rang	#81	Overall
	#5	Vektor DBMS

Website

atoti.io

kx.com

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

code.kx.com

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

ActiveViam

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2019

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

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)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

ActiveViam Announces Leadership Succession
4. September 2024, Business Wire

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

bereitgestellt von Google News

Turbocharging the Engine: KX Unleashes AI-First Transformation with kdb+
28. Februar 2024, Business Wire

Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital markets customers for analysis of real-time and historical time series data
18. Mai 2023, AWS Blog

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

KX enables Python developers to experience data processing power of kdb+
7. Juni 2023, FX News Group

KX Supercharges Python Workloads with kdb+ Speed and AI/ML Library Integration
12. November 2024, Business Wire

bereitgestellt von Google News

Pinecone expands vector database with cascading retrieval, boosting enterprise AI accuracy by up to 48%
2. Dezember 2024, VentureBeat

Pinecone Revamps Retrieval Capabilities for Its Vector Database Platform
2. Dezember 2024, The New Stack

Pinecone integrates AI inferencing with vector database
2. Dezember 2024, Blocks and Files

First-of-its-kind Pinecone Knowledge Platform to Power Best-in-class Retrieval for Customers
3. Dezember 2024, PR Newswire

Pinecone launches serverless vector database on Azure, GCP
27. August 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk