DBMS > Apache Doris vs. Blazegraph vs. DolphinDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Blazegraph vs. DolphinDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph.

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability.

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.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#237	Overall
	#108	Relational DBMS

Punkte	0,77
Rang	#222	Overall
	#20	Graph DBMS
	#8	RDF Stores

Punkte	4,23
Rang	#82	Overall
	#6	Time Series DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

blazegraph.com

www.dolphindb.com

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

wiki.blazegraph.com

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

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Blazegraph

DolphinDB, Inc

Erscheinungsjahr

2017

2006

2018

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

2.1.5, Maerz 2019

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

free community version available

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

RDF literal types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

Java API
RESTful HTTP API
SPARQL QUERY
SPARQL UPDATE
TinkerPop 3

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

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

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in Graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty)

Administrators, Users, Groups

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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9. Oktober 2023, hackernoon.com

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LLM-Powered OLAP: the Tencent Experience with Apache Doris
28. August 2023, hackernoon.com

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

How Big Data Is Saving Lives in Real Time: IoV Data Analytics Helps Prevent Accidents
28. November 2023, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines
19. August 2023, MarkTechPost

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics
15. Dezember 2015, Datanami

Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs
24. September 2020, Towards Data Science

Faster with GPUs: 5 turbocharged databases
26. September 2016, InfoWorld

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