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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. EsgynDB vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Website

phoenix.apache.org

www.esgyn.cn

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

Baidu

Erscheinungsjahr

2014

2015

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

kommerziell

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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

Linux
macOS
Unix

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

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

Multi-source replication between multi datacenters

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate 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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users, roles and permissions

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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