DBMS > atoti vs. Kinetica vs. Memcached vs. Snowflake vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Kinetica vs. Memcached vs. Snowflake vs. Spark SQL

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.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	19,42
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	121,33
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.kinetica.com

github.com/memcached/memcached/wiki

docs.snowflake.net/manuals/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

ActiveViam

Kinetica

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Snowflake Computing Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2003

2014

Aktuelle Version

7.1, August 2021

1.6.25, Maerz 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Propriätäres Protokoll

CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions

nein

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

similar concept for controling cloud resources

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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