DBMS > Apache Phoenix vs. BigchainDB vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. BigchainDB vs. HugeGraph

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Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Graph DBMS

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

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

Website

phoenix.apache.org

www.bigchaindb.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Baidu

Erscheinungsjahr

2014

2016

2018

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

Linux
macOS
Unix

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

CLI Client
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

yes

Users, roles and permissions

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Weitere Ressourcen

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