DBMS > Amazon Neptune vs. BigObject vs. EJDB vs. EsgynDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. BigObject vs. EJDB vs. EsgynDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Amazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessen	BigObject  Xaus Vergleich ausschliessen	EJDB  Xaus Vergleich ausschliessen	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Fast, reliable graph database built for the cloud	Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries	Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion
Primäres Datenbankmodell	Graph DBMS RDF Store	Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden	Document Store	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 2,29 Rang #113   Overall #9   Graph DBMS #5   RDF Stores	Punkte 0,19 Rang #329   Overall #146   Relational DBMS	Punkte 0,31 Rang #296   Overall #44   Document Stores	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS
Website	aws.amazon.com/­neptune	bigobject.io	github.com/­Softmotions/­ejdb	www.esgyn.cn
Technische Dokumentation	aws.amazon.com/­neptune/­developer-resources	docs.bigobject.io	github.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.md
Entwickler	Amazon	BigObject, Inc.	Softmotions	Esgyn
Erscheinungsjahr	2017	2015	2012	2015
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell kostenlose community edition verfügbar	Open Source GPLv2	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	ja	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache			C	C++, Java
Server Betriebssysteme	gehostet	Linux distributed as a docker-image OS X distributed as a docker-image (boot2docker) Windows distributed as a docker-image (boot2docker)	serverlos	Linux
Datenschema	schemafrei	ja	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja string, integer, double, bool, date, object_id	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein		nein
Sekundärindizes	nein	ja	nein	ja
SQL Support of SQL	nein	SQL-like DML and DDL statements	nein	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin	fluentd ODBC RESTful HTTP API	In-process Library	ADO.NET JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala		Actionscript C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Lua Objective-C Pike Python Ruby	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	Lua	nein	Java Stored Procedures
Triggers	nein	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	keine	keine	Sharding
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.	keine	keine	Multi-source replication between multi datacenters
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	ja
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	keine		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja Relationships in graphs	ja automatically between fact table and dimension tables	nein Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja Read/write lock on objects (tables, trees)	ja Read/Write Locking	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja with encyption-at-rest	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		ja		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)	nein	nein	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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
	Amazon Neptune	BigObject	EJDB	EsgynDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Exploring new features of Apache TinkerPop 3.7.x in Amazon Neptune | Amazon Web Services 7. Juni 2024, AWS Blog Building NHM London's Planetary Knowledge Base with Amazon Neptune and the Registry of Open Data on AWS ... 5. Juni 2024, AWS Blog Unit testing Apache TinkerPop transactions: From TinkerGraph to Amazon Neptune | Amazon Web Services 3. Juni 2024, AWS Blog AWS announces Amazon Neptune I/O-Optimized 22. Februar 2024, AWS Blog AWS Weekly Roundup: LlamaIndex support for Amazon Neptune, force AWS CloudFormation stack deletion, and more ... 27. Mai 2024, AWS Blog bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk