DBMS > Badger vs. HugeGraph vs. OpenQM vs. Vitess

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

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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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	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

vitess.io

Technische Dokumentation

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

hugegraph.apache.org/docs

vitess.io/docs

Entwickler

DGraph Labs

Baidu

Rocket Software, originally Martin Phillips

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2017

2018

1993

2013

Aktuelle Version

0.9

3.4-12

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Docker
Linux
macOS

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

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

bereitgestellt von Google News

Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation
5. November 2019, SiliconANGLE News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

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