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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Dgraph vs. HEAVY.AI vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,30
Rang	#287	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

dgraph.io

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

velocitydb.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

dgraph.io/docs

docs.heavy.ai

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Databend Labs

Dgraph Labs, Inc.

HEAVY.AI, Inc.

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2021

2016

2011

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

5.10, Jänner 2022

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

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

Rust

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Linux

Any that supports .NET

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

Multi-Source Replikation

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Based on Windows Authentication

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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