DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. Hyprcubd vs. Raima Database Manager vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. Hyprcubd vs. Raima Database Manager vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

Serverless Time Series DBMS

RDBMS with a small footprint, either embedded into an application or used as a database server

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS
Time Series 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	0,46
Rang	#259	Overall
	#120	Relational DBMS
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

hyprcubd.com (offline)

raima.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.raima.com

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Hyprcubd, Inc.

Raima Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

2015

1984

2014

Aktuelle Version

15, Juni 2021

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

Android
HP-UX
Integrity RTOS
iOS
Linux
OS X
QNX
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

XML Unterstützung

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

nein

Exporting/Importing of XML structures possible

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (https)

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C++
Objective-C
PL/SQL

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

based on the ANSI/ISO SQL Persistent Stored Modules (PSM) specification

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

nein

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

token access

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Raima Database Manager (RDM) is an embedded time-series database optimized to run...
» mehr

Competitive advantages

Decreased time-to-market Industry-standard interfaces & tools for making your job...
» mehr

Typical application scenarios

Typical use cases include: Internet of Things (IoT) Embedded In-Memory Database Time-Series...
» mehr

Key customers

Infor, ABB, The Boeing Company, BAE Systems, Dow Jones, Dun & Bradstreet, Fujitsu,...
» mehr

Market metrics

Over 30 000 applications developers worldwide have field-tested RDM products More...
» mehr

Licensing and pricing models

Just as the technical aspects of Raima Database Manager are flexible, so are the...
» mehr

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1. Oktober 2020

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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