DBMS > AgensGraph vs. Axibase vs. Badger vs. HEAVY.AI

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Axibase vs. Badger vs. HEAVY.AI

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#321	Overall
	#27	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#292	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

axibase.com/docs/atsd/finance

github.com/dgraph-io/badger

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.heavy.ai

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Axibase Corporation

DGraph Labs

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2013

2017

2016

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

15585

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

nein

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 query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

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

Graph DBMS Performance Comparison AgensGraph vs. Neo4j
29. Juni 2017, Business Wire

Bitnine Releases AgensGraph 2.1, the Multi-model Graph Database Optimized for the Legacy Environment
29. Januar 2019, Business Wire

Bitnine: The Newly Revealed 'AI Teacher' Powered by Graph Database Delivers Hyper-Personalized Learning ...
25. März 2019, Business Wire

bereitgestellt von Google News

The Ultimate ATV Test: Suzuki's King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska's Hunting Season
20. April 2021, Outdoor Life

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

bereitgestellt von Google News

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk