DBMS > Badger vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Postgres-XL

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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.

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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Erscheinungsjahr

2017

2010

2016

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

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

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

gehostet

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C#
Java
PHP

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
31. Juli 2019, VentureBeat

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Trinity
30. Oktober 2010, microsoft.com

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

General Available: Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 is now GA
8. April 2024, azure.microsoft.com

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support
22. März 2024, azure.microsoft.com

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Announcing General Availability of Graph Semantics in Kusto
27. Mai 2024, azure.microsoft.com

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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