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Vergleich der Systemeigenschaften Kyligence Enterprise vs. LeanXcale vs. MonetDB vs. SQream DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#266	Overall
	#124	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

kyligence.io/kyligence-enterprise

www.leanxcale.com

www.monetdb.org

sqream.com

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

docs.sqream.com

Entwickler

Kyligence, Inc.

LeanXcale

MonetDB BV

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2015

2004

2017

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

Java

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

through Apache Derby

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer 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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