DBMS > Badger vs. Dgraph vs. Google Cloud Firestore vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Dgraph vs. Google Cloud Firestore vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

dgraph.io

firebase.google.com/products/firestore

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

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

dgraph.io/docs

firebase.google.com/docs/firestore

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

DGraph Labs

Dgraph Labs, Inc.

Google

Baidu

Erscheinungsjahr

2017

2016

2017

2018

Aktuelle Version

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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
OS X
Windows

gehostet

Linux
macOS
Unix

Datenschema

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

nein

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

Multi-Source Replikation

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Planned for future releases

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

Users, roles and permissions

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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