DBMS > Cubrid vs. HugeGraph vs. mSQL vs. Stardog vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. HugeGraph vs. mSQL vs. Stardog vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

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

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

hughestech.com.au/products/msql

www.stardog.com

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

hugegraph.apache.org/docs

docs.stardog.com

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Baidu

Hughes Technologies

Stardog-Union

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2008

2018

1994

2010

2020

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

0.9

4.4, Oktober 2021

7.3.0, Mai 2020

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

Apache Version 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

C, C++, Java

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS
Unix

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

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

Groovy
Java
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Users, roles and permissions

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

bereitgestellt von Google News

Higher Education PS rules out ghost students before PAC
29. November 2018, diggers.news

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk