DBMS > AlaSQL vs. NSDb vs. Postgres-XL vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. NSDb vs. Postgres-XL vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,42
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#152	Overall
	#14	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

nsdb.io/Architecture

www.postgres-xl.org/documentation

docs.tigergraph.com

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Erscheinungsjahr

2014

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2017

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

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

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

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

SQL-like query language

distributed, parallel query execution

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

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

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

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

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Using Apache Lucene

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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Weitere Ressourcen

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