DBMS > Apache Phoenix vs. Graph Engine vs. Postgres-XL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Graph Engine vs. Postgres-XL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

phoenix.apache.org

www.graphengine.io

www.postgres-xl.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.graphengine.io/docs/manual

www.postgres-xl.org/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Microsoft

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2019

Aktuelle Version

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

10 R1, Oktober 2018

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla public license

Open Source

MIT License

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

.NET and C

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

.NET

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

RESTful HTTP API

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

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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25. September 2018, Microsoft

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30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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