DBMS > Badger vs. HugeGraph vs. Teradata vs. Yaacomo

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS

Relational DBMS

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	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.teradata.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

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

hugegraph.apache.org/docs

docs.teradata.com

Entwickler

DGraph Labs

Baidu

Teradata

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2018

1984

2009

Aktuelle Version

0.9

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

gehostet
Linux

Android
Linux
Windows

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

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

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
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

horizontale Partitionierung

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

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

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

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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