DBMS > Amazon Neptune vs. Apache Phoenix vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Apache Phoenix vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, reliable graph database built for the cloud

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	2,58
Rang	#112	Overall
	#9	Graph DBMS
	#5	RDF Stores

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/neptune

phoenix.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/neptune/developer-resources

phoenix.apache.org

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

Baidu

Erscheinungsjahr

2017

2014

2018

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix
Windows

Linux
macOS
Unix

Datenschema

schemafrei

late-bound, schema-on-read capabilities

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

nein

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

OpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin

JDBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with encyption-at-rest

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Users, roles and permissions

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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