DBMS > Apache Pinot vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. OrientDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. OrientDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

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

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

www.graphengine.io/docs/manual

www.monetdb.org/Documentation

www.orientdb.com/docs/last/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Esgyn

Microsoft

MonetDB BV

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Erscheinungsjahr

2015

2010

2004

2010

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.2.29, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

C++, Java

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux

.NET

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

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

SQL-like query language

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language, no joins

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

Java, Javascript

Triggers

nein

Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

could be achieved with distributed queries

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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

DB-Engines Blog Posts

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

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6. Juni 2012, Ars Technica

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21. Juni 2023, Datanami

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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22. Oktober 2023, Solutions Review

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20. September 2019, Towards Data Science

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