DBMS > Dgraph vs. EsgynDB vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. EsgynDB vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Google

Apache Software Foundation

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2015

2011

2014

2012

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Java
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

with automatic compression on writes

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

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The 12 Best Graph Databases to Consider for 2024
22. Oktober 2023, Solutions Review

Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, businesswire.com

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

bereitgestellt von Google News

Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files
19. Oktober 2022, Blocks & Files

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

Rust-Based Info Stealers Abuse GitHub Codespaces
19. Mai 2023, Trend Micro

Threat Thursday: BlackGuard Infostealer Rises from Russian Underground Markets
21. April 2022, BlackBerry Blog

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
8. Mai 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk