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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. SAP HANA vs. TerminusDB vs. TigerGraph

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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.

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

Document Store
RDF Store

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#316	Overall
	#27	Graph DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.sap.com/products/hana.html

terminusdb.com

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

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

help.sap.com/hana

terminusdb.github.io/terminusdb/#

docs.tigergraph.com

Entwickler

DGraph Labs

SAP

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2010

2018

2017

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Prolog, Rust

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (WOQL)

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Journaling Streams

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

Relationships in graphs

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 journaling

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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