DBMS > Amazon DocumentDB vs. DolphinDB vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. DolphinDB vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

www.dolphindb.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

DolphinDB, Inc

Baidu

Erscheinungsjahr

2019

2018

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux
macOS
Unix

Datenschema

schemafrei

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

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Administrators, Users, Groups

Users, roles and permissions

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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