DBMS > atoti vs. Kdb vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Kdb vs. Snowflake

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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

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#244	Overall
	#11	Object oriented DBMS

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

Punkte	161,78
Rang	#6	Overall
	#5	Relational DBMS

Website

atoti.io

kx.com

www.snowflake.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

code.kx.com

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

ActiveViam

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

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

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

Sekundärindizes

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language (q)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

Triggers

mittels Views

nein

similar concept for controling cloud resources

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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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