DBMS > AgensGraph vs. Drizzle vs. EsgynDB vs. HEAVY.AI

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Drizzle vs. EsgynDB vs. HEAVY.AI

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Website

bitnine.net/agensgraph

www.esgyn.cn

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

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.heavy.ai

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Esgyn

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2008

2015

2016

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

7.2.4, September 2012

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GNU GPL

kommerziell

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

C++

C++, Java

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C
C++
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

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

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

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

HEAVY.AI Introduces HeavyIQ, Delivering Powerful Conversational Analytics Focused on Location and Time Data
19. März 2024, Datanami

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk