DBMS > Kinetica vs. OmniSci vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. OmniSci vs. SQream DB

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Name

Kurzbeschreibung

GPU-accelerated database for real-time analysis of large and streaming datasets

A high performance, in-memory, column-oriented RDBMS, designed to run on GPUs

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	0,74
Rang	#195	Overall
	#97	Relational DBMS

Punkte	1,51
Rang	#135	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#214	Overall
	#107	Relational DBMS

Website

www.kinetica.com

www.omnisci.com

sqream.com

Technische Dokumentation

www.kinetica.com/docs

docs.omnisci.com

docs.sqream.com

Entwickler

Kinetica

MapD Technologies, Inc.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

Aktuelle Version

6.0

5.5, January 2021

2020.2, Juli 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++

C++ and CUDA

C++, CUDA, Haskell

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions in Python

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

Round robin

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Global GPU Database Market Analysis By Growth and Forecast 2025: Kinetica, Omnisci, Sqream, Neo4j, Nvidia, Brytlyt, Jedox, Blazegraph, Blazingdb, Zilliz, Heterodb, H2o.Ai, Fastdata.Io, Fuzzy Logix, Graphistry, Anaconda etc.
2. März 2021, NY Market Reports

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5. März 2021, The Bisouv Network

GPU Database Market 2021 Global Industry Trends, Vehicle Type, Service Provider, Development Factors, Growth, Future Prospects, Challenges, Economic Aspect & Forecast 2026 | Kinetica, OmniSci, SQream, Neo4j, NVIDIA – The Bisouv Network
4. März 2021, The Bisouv Network

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3. März 2021, Yahoo Finance

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12. August 2020, PRNewswire

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24. April 2020, HPCwire

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25. Juni 2020, The Next Platform

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