DBMS > Dgraph vs. Google BigQuery vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Google BigQuery vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Large scale data warehouse service with append-only tables

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

dgraph.io

cloud.google.com/bigquery

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

cloud.google.com/bigquery/docs

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Google

Baidu

Erscheinungsjahr

2016

2010

2018

Aktuelle Version

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
macOS
Unix

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

nein

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Users, roles and permissions

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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