DBMS > Apache Druid vs. Badger vs. HugeGraph vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Badger vs. HugeGraph vs. Yaacomo

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Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store

Graph DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

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

Website

druid.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

DGraph Labs

Baidu

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2017

2018

2009

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Unix

Android
Linux
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 for querying

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

Sharding

manual/auto, time-based

keine

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

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Immediate 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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

nein

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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23. April 2024, GBHackers

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