DBMS > Graph Engine vs. MonetDB vs. TempoIQ vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. MonetDB vs. TempoIQ vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.graphengine.io

www.monetdb.org

tempoiq.com (offline)

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.monetdb.org/Documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Microsoft

MonetDB BV

TempoIQ

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

2004

2012

2019

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

.NET

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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21. Juni 2023, Datanami

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

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6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

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30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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