DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. GBase vs. Heroic vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. GBase vs. Heroic vs. ObjectBox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,39
Rang	#155	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	1,11
Rang	#173	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

www.gbase.cn

github.com/spotify/heroic

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

spotify.github.io/heroic

docs.objectbox.io

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

General Data Technology Co., Ltd.

Spotify

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2016

2015

2004

2014

2017

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java

C, Java, Python

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
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The on-device Vector Database for Android and Java
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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