DBMS > Citus vs. Faircom DB vs. Graph Engine vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Citus vs. Faircom DB vs. Graph Engine vs. TinkerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

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

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,13
Rang	#117	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#345	Overall
	#34	Graph DBMS

Website

www.citusdata.com

www.faircom.com/products/faircom-db

www.graphengine.io

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

docs.citusdata.com

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

FairCom Corporation

Microsoft

Erscheinungsjahr

2010

1979

2010

2009

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

V13, July 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL, commercial license also available

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

MIT License

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

ANSI C, C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

.NET

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

XML Unterstützung

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

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

standard, with numerous extensions

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

RESTful HTTP API

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C#
C++
F#
Visual Basic

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

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

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Weitere Ressourcen

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24. Januar 2019, Business Insider

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4. Juni 2024, Business Wire

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13. Februar 2017, InfoWorld

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21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

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3. Juni 2024, AWS Blog

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph
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