DBMS > Apache Phoenix vs. ObjectBox vs. SWC-DB vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. ObjectBox vs. SWC-DB vs. TigerGraph

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Name

Kurzbeschreibung

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

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Wide Column Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

phoenix.apache.org

github.com/objectbox
objectbox.io

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.objectbox.io

docs.tigergraph.com

Entwickler

Apache Software Foundation

ObjectBox Limited

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2014

2017

2020

2017

Aktuelle Version

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

4.0 (May 2024)

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

GPL V3

kommerziell

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll
Thrift

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C++

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

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

Relationships in graphs

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

Role-based access control

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