DBMS > BigchainDB vs. BoltDB vs. Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. BoltDB vs. Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Heroic

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Website

www.bigchaindb.com

github.com/boltdb/bolt

www.graphengine.io

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

www.graphengine.io/docs/manual

docs.heavy.ai

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Microsoft

HEAVY.AI, Inc.

Spotify

Erscheinungsjahr

2016

2013

2010

2016

2014

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

MIT License

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

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

Python

.NET and C

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

An Introduction to BigchainDB, a Popular Blockchain Database
17. September 2020, Open Source For You

Exploring the 10 BEST Python Libraries for Blockchain Applications
9. September 2023, DataDrivenInvestor

Blockchain Database Startup BigchainDB Raises €3 Million
27. September 2016, CoinDesk

Using BigchainDB: A Database with Blockchain Characteristics
20. Januar 2022, Open Source For You

What is BigchainDB Technology & How it works and the Characteristics?
26. August 2017, Blockchain Council

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4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes
14. März 2023, hackernoon.com

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

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Trinity
2. Juni 2023, microsoft.com

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

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Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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14. April 2023, InfoWorld

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16. Februar 2023, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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