DBMS > Kinetica vs. Newts vs. STSdb vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Newts vs. STSdb vs. Teradata Aster

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,42
Rang	#261	Overall
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

www.kinetica.com

opennms.github.io/newts

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.kinetica.com

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Kinetica

OpenNMS Group

STS Soft SC

Teradata

Erscheinungsjahr

2012

2014

2011

2005

Aktuelle Version

7.1, August 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

in Aster File Store

Sekundärindizes

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

.NET Client API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java

C#
Java

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

R packages

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

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

Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics
2. Mai 2023, Blocks & Files

Kinetica Taps Dell for Hardware
12. Juni 2018, Finovate

bereitgestellt von Google News

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Teradata Integrates Big Data Analytic Architecture
22. Oktober 2012, PR Newswire

An American Dream Story, With A Silicon Valley Twist
14. August 2013, Forbes

Gartner, IBM, Teradata make Big Data announcements
17. Oktober 2012, ZDNet

Big Data Use Case – What Is Teradata IntelliCloud?
24. Mai 2017, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk