DBMS > Apache Phoenix vs. HugeGraph vs. Riak KV vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. HugeGraph vs. Riak KV vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#379	Overall
	#156	Relational DBMS

Website

phoenix.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

hugegraph.apache.org/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Baidu

OpenSource, formerly Basho Technologies

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2014

2018

2009

2006

Aktuelle Version

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

0.9

3.2.0, Dezember 2022

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

free trial version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
macOS
Unix

Linux
OS X

AIX
Linux
Windows

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

Groovy
Java
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

asynchronous Gremlin script jobs

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

kein "single point of failure"

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Users, roles and permissions

yes, using Riak Security

Access rights for users, groups and roles according to 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

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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