DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. Firebird vs. Hive vs. NuoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. Firebird vs. Hive vs. NuoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,89
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

Website

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

doc.nuodb.com

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Firebird Foundation

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2015

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2012

2013

Aktuelle Version

5.0.0, Jaenner 2024

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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++, Java

C und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C++
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

PSQL

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Managed transparently by NuoDB

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

tunable commit protocol

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Temporary table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Standard SQL Rollen und Rechte

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

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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