DBMS > AlaSQL vs. Badger vs. MonetDB vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Badger vs. MonetDB vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores
	#118	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

alasql.org

github.com/dgraph-io/badger

www.monetdb.org

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

www.monetdb.org/Documentation

docs.tigergraph.com

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

DGraph Labs

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2014

2017

2004

2017

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public 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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

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

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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