DBMS > AgensGraph vs. Heroic vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Heroic vs. ObjectBox

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Name

Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series 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	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

github.com/spotify/heroic

objectbox.io

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

spotify.github.io/heroic

docs.objectbox.io

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Spotify

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2016

2014

2017

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

online/offline synchronization between client and server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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14. Juni 2022, Business Wire

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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21. Juni 2019, 1E9

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27. August 2021, hackernoon.com

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