DBMS > BoltDB vs. Dgraph vs. Graph Engine vs. Heroic vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. Dgraph vs. Graph Engine vs. Heroic vs. OpenQM

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

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

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

dgraph.io

www.graphengine.io

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

www.graphengine.io/docs/manual

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Microsoft

Spotify

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2013

2016

2010

2014

1993

Aktuelle Version

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

.NET

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

Planned for future releases

Access rights can be defined down to the item level

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

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30. Oktober 2010, Microsoft

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

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27. Februar 2019, Data Science Central

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21. Juni 2023, Datanami

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7. September 2016, InfoWorld

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