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DBMS > Kinetica vs. OmniSci

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. OmniSci

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Unsere Besucher vergleichen Kinetica und OmniSci oft mit Brytlyt, Vertica und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenOmniSci infoFormerly named 'MapD', rebranded to 'OmniSci' in September 2018  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGPU-accelerated database for real-time analysis of large and streaming datasetsA high performance, in-memory, column-oriented RDBMS, designed to run on GPUs
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value StoreKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,46
Rang#196  Overall
#96  Relational DBMS
Punkte2,33
Rang#95  Overall
#48  Relational DBMS
Websitewww.kinetica.comwww.omnisci.com
Technische Dokumentationwww.kinetica.com/­docswww.omnisci.com/­docs/­latest
EntwicklerKineticaMapD Technologies, Inc.
Erscheinungsjahr20122016
Aktuelle Version6.0V4
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
ImplementierungsspracheC, C++C++ and CUDA
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoRound robin
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-Slave ReplikationMaster-Master Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
KineticaOmniSci infoFormerly named 'MapD', rebranded to 'OmniSci' in September 2018
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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GPU Database Market Overview and Growth Rate Analysis 2018-2023 by Leading Companies: Kinetica, Neo4j, Nvidia, Brytlyt, Omnisci, Sqream
15. Januar 2019, openPR

Kinetica Delivers GPU-Accelerated Analytics Engine to SoftBank
1. November 2018, Business Wire

GPU Database Market Expected to Reach $455 Million by 2023 - Press Release
27. Dezember 2018, Digital Journal

Kinetica Could Boost Nvidia In $70B Big Data Market
12. Oktober 2018, Forbes

bereitgestellt von Google News

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26. Dezember 2018, openPR

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15. Januar 2019, openPR

OmniSci, formerly MapD, gets $55 million in series C funding
4. Oktober 2018, Packt Hub

GPU Database Market Expected to Reach $455 Million by 2023 - Press Release
27. Dezember 2018, Digital Journal

Doing a reality check on GPU-accelerated databases
9. November 2018, SiliconANGLE News

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Kinetica DB, Arlington, VA

Senior Solutions Engineer (East Coast)
Kinetica DB, New York, NY

Senior Solutions Engineer (West Coast)
Kinetica DB, San Francisco, CA

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OmniSci, Remote

Engineering Manager - Backend Core Team
OmniSci, San Francisco, CA

Sales Director - Department of Defense
OmniSci, Washington, DC

Sales Director - Federal Civilian Agencies
OmniSci, Washington, DC

Community Developer Advocate - INTERN
OmniSci, San Francisco, CA

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