DBMS > AgensGraph vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
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	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

www.esgyn.cn

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

docs.tigergraph.com

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Esgyn

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2015

2010

2017

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 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

C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

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

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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