DBMS > BigObject vs. Datomic vs. HugeGraph vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Datomic vs. HugeGraph vs. JaguarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Website

bigobject.io

www.datomic.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.jaguardb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.datomic.com

hugegraph.apache.org/docs

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Cognitect

Baidu

DataJaguar, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2012

2018

2015

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

0.9

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Unix

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

Groovy
Java
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Transaction Functions

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

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

Multi-Source 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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Users, roles and permissions

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. Dezember 2020, The New Stack

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24. Juli 2020, LatamList

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