DBMS > AgensGraph vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. OpenQM

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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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

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

Punkte	0,17
Rang	#320	Overall
	#29	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	3,14
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

hsqldb.org

www.leanxcale.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

Entwickler

Bitnine Global Inc.

LeanXcale

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2016

2001

2015

1993

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

2.7.2, Juni 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

depending on used data model

with some exceptions

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

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

Access rights can be defined down to the item level

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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25. März 2019, Business Wire

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24. Oktober 2022, The Daily Swig

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14. November 2022, TheServerSide.com

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