DBMS > Kinetica vs. OpenQM vs. Postgres-XL vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. OpenQM vs. Postgres-XL vs. Sequoiadb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	0,42
Rang	#263	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Website

www.kinetica.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.postgres-xl.org

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

docs.kinetica.com

www.postgres-xl.org/documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Kinetica

Rocket Software, originally Martin Phillips

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

1993

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2013

Aktuelle Version

7.1, August 2021

3.4-12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS

Linux

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

distributed, parallel query execution

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

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

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk