DBMS > Apache Drill vs. HugeGraph vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. HugeGraph vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

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

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

hugegraph.apache.org/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Baidu

Google

Erscheinungsjahr

2012

2018

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

0.9

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Unix

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

nein

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Groovy
Java
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Users, roles and permissions

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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23. September 2019, Towards Data Science

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9. Juni 2016, TheServerSide.com

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31. August 2021, TechTarget

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11. April 2016, The New Stack

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27. Februar 2024, CSDN

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