DBMS > Dgraph vs. Graph Engine vs. gStore vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Graph Engine vs. gStore vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Graph DBMS
RDF Store

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

dgraph.io

www.graphengine.io

en.gstore.cn

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

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

www.graphengine.io/docs/manual

en.gstore.cn/#/enDocs

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Microsoft

IBM

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2010

2016

2017

2016

Aktuelle Version

1.2, November 2023

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

BSD

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

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

.NET and C

C++

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

.NET

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

gehostet

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

HTTP API
SPARQL 1.1

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

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

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Active-active shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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26. Mai 2021, businesswire.com

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31. Juli 2019, VentureBeat

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Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

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27. Februar 2019, Data Science Central

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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19. September 2019, Express Computer

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