DBMS > Badger vs. BigObject vs. Blazegraph

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. BigObject vs. Blazegraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph.

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS
RDF Store

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,75
Rang	#219	Overall
	#19	Graph DBMS
	#8	RDF Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

bigobject.io

blazegraph.com

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.bigobject.io

wiki.blazegraph.com

Entwickler

DGraph Labs

BigObject, Inc.

Blazegraph

Erscheinungsjahr

2017

2015

2006

Aktuelle Version

2.1.5, Maerz 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

RDF literal types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SPARQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
SPARQL QUERY
SPARQL UPDATE
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Relationships in Graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty)

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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5. März 2018, ZDNet

Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics
15. Dezember 2015, Datanami

This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines
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24. September 2020, Towards Data Science

Faster with GPUs: 5 turbocharged databases
26. September 2016, InfoWorld

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