DBMS > AgensGraph vs. Splice Machine vs. SWC-DB vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Splice Machine vs. SWC-DB vs. TerarkDB

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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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Key-Value Store

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	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

bitnine.net/agensgraph

splicemachine.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

splicemachine.com/how-it-works

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Splice Machine

Alex Kashirin

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2016

2014

2020

2016

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

3.1, March 2021

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPL V3

kommerziell

restricted open source version 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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

C++

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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 for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Bitnine: The Newly Revealed 'AI Teacher' Powered by Graph Database Delivers Hyper-Personalized Learning ...
25. März 2019, Business Wire

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14. Juni 2022, Business Wire

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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19. Januar 2021, Datanami

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29. September 2020, eWeek

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18. September 2019, Towards Data Science

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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