DBMS > Apache HugeGraph vs. Faircom EDGE vs. PostgreSQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache HugeGraph vs. Faircom EDGE vs. PostgreSQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

Punkte	0,18
Rang	#318	Overall
	#27	Graph DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#56	Key-Value Stores
	#152	Relational DBMS

Punkte	674,32
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-edge

www.postgresql.org

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

www.postgresql.org/docs

Entwickler

Baidu

FairCom Corporation

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Erscheinungsjahr

2018

1979

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

Aktuelle Version

0.9

V3, Oktober 2020

16.4, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

BSD

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

ANSI C, C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL queries

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

.Net, JavaScript, C/C++

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

when using SQL

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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