DBMS > Badger vs. HugeGraph vs. OpenQM vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. HugeGraph vs. OpenQM vs. Teradata

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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 fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.teradata.com

Technische Dokumentation

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

hugegraph.apache.org/docs

docs.teradata.com

Entwickler

DGraph Labs

Baidu

Rocket Software, originally Martin Phillips

Teradata

Erscheinungsjahr

2017

2018

1993

1984

Aktuelle Version

0.9

3.4-12

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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
macOS
Unix

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

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

Users, roles and permissions

Access rights can be defined down to the item level

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

DB-Engines Blog Posts

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2. April 2013, Paul Andlinger

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27. April 2024, Simply Wall St

Unify Analytics Leveraging Amazon Athena and Teradata for Robust Query Federation | Amazon Web Services
23. April 2024, AWS Blog

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29. April 2024, Defense World

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