DBMS > Databend vs. Realm vs. TigerGraph vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Realm vs. TigerGraph 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

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Graph DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

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

Punkte	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,11
Rang	#354	Overall
	#37	Graph DBMS
	#15	Object oriented DBMS

Website

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

realm.io

www.tigergraph.com

velocitydb.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

realm.io/docs

docs.tigergraph.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Databend Labs

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2021

2014

2017

2011

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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++

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux

Any that supports .NET

Datenschema

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

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C++
Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

In-Memory realm

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Role-based access control

Based on Windows Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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