DBMS > Kinetica vs. Newts vs. PouchDB vs. SiriDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Newts vs. PouchDB vs. SiriDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Open Source Time Series DBMS

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.kinetica.com

opennms.github.io/newts

pouchdb.com

siridb.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.kinetica.com

github.com/OpenNMS/newts/wiki

pouchdb.com/guides

docs.siridb.com

Entwickler

Kinetica

OpenNMS Group

Apache Software Foundation

Cesbit

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2014

2012

2017

2011

Aktuelle Version

7.1, August 2021

7.1.1, Juni 2019

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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, C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java

JavaScript

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

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

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

nein

Einfache 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

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

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
20. März 2024, Datanami

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk