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Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. HEAVY.AI vs. Memcached

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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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#333	Overall
	#30	Graph DBMS
	#146	Relational DBMS

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	20,74
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Website

bitnine.net/agensgraph

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

www.memcached.org

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.heavy.ai

github.com/memcached/memcached/wiki

Entwickler

Bitnine Global Inc.

HEAVY.AI, Inc.

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Erscheinungsjahr

2016

2003

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

5.10, Jänner 2022

1.6.25, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

BSD Lizenz

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Propriätäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

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

nein

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

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

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

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Weitere Ressourcen

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3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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