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

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. TempoIQ vs. Tkrzw 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

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

Document Store

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

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

Website

www.graphengine.io

tempoiq.com (offline)

dbmx.net/tkrzw

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

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Microsoft

TempoIQ

Mikio Hirabayashi

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

2012

2020

2019

Aktuelle Version

0.9.3, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
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

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

C++
Java
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

nein

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

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