DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. GigaSpaces vs. LokiJS vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. GigaSpaces vs. LokiJS vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions

In-memory JavaScript DBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Values are user defined objects

Document Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Suchmaschine

Spatial 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	0,97
Rang	#192	Overall
	#32	Document Stores
	#6	Object oriented DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

www.gigaspaces.com

github.com/techfort/LokiJS

solr.apache.org

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.gigaspaces.com/latest/landing.html

techfort.github.io/LokiJS

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Gigaspaces Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2015

2000

2014

2006

Aktuelle Version

15.5, September 2020

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; Commercial licenses available

Open Source

Apache Version 2

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

Java, C++, .Net

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS
Solaris
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

schemafrei

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

XML can be used for describing objects metadata

nein

Sekundärindizes

über Views

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

SQL-99 for query and DML statements

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

GigaSpaces LRMI
Hibernate
JCache
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP API
Spring Data

JavaScript API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C++
Java
Python
Scala

JavaScript

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

View Functions in JavaScript

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

synchronous or asynchronous
Source-Replica Replikation

synchronous or asynchronous

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

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

Role-based access control

nein

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

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