DBMS > AgensGraph vs. BigObject vs. IBM Db2 warehouse vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. BigObject vs. IBM Db2 warehouse vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Data warehousing service aus der Cloud

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational 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	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

bigobject.io

www.ibm.com/products/db2/warehouse

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.bigobject.io

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Bitnine Global Inc.

BigObject, Inc.

IBM

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2016

2015

2014

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

Linux

Datenschema

depending on used data model

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

PL/SQL, SQL PL

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

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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

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11. Juli 2023, IBM

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23. Juni 2020, Towards Data Science

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2. November 2016, KDnuggets

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14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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