DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. HarperDB vs. IBM Db2 Event Store vs. JanusGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. HarperDB vs. IBM Db2 Event Store vs. JanusGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store

Event Store
Time Series DBMS

Graph 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	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

www.harperdb.io

www.ibm.com/products/db2-event-store

janusgraph.org

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.harperdb.io/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.janusgraph.org

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

HarperDB

IBM

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Erscheinungsjahr

2016

2015

2017

Aktuelle Version

3.1, August 2021

2.0

0.6.3, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free community edition available

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

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

Node.js

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

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 data manipulation statements

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

the nodes on which a table resides can be defined

Active-active shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

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

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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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