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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Dgraph vs. Oracle NoSQL

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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 multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational 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	2,95
Rang	#100	Overall
	#17	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

Website

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

dgraph.io

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

Technische Dokumentation

docs.databend.com

dgraph.io/docs

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

Entwickler

Databend Labs

Dgraph Labs, Inc.

Oracle

Erscheinungsjahr

2021

2016

2011

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

23.3, Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Linux
Solaris SPARC/x86

Datenschema

schemafrei

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

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

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

Planned for future releases

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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13. Dezember 2023, Channel Futures

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2. April 2020, TechTarget

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4. September 2018, oracle.com

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25. November 2015, eWeek

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23. März 2023, Forbes

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