DBMS > Dgraph vs. Hive vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Hive vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

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	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

Website

dgraph.io

hive.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Baidu

Erscheinungsjahr

2016

2012

2018

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

also supports composite index and range index

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

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
PHP
Python

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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