DBMS > Citus vs. Graph Engine vs. Heroic vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Citus vs. Graph Engine vs. Heroic vs. Transbase

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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

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,15
Rang	#117	Overall
	#56	Relational 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	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.citusdata.com

www.graphengine.io

github.com/spotify/heroic

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

docs.citusdata.com

www.graphengine.io/docs/manual

spotify.github.io/heroic

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Microsoft

Spotify

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2014

1987

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL, commercial license also available

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

standard, with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

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

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

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

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8. Juli 2023, InfoQ.com

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10. Juli 2023, Datanami

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

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