DBMS > Dgraph vs. ITTIA vs. SAP HANA vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. ITTIA vs. SAP HANA vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

dgraph.io

www.ittia.com

www.sap.com/products/hana.html

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

help.sap.com/hana

docs.tigergraph.com

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

ITTIA L.L.C.

SAP

Erscheinungsjahr

2016

2007

2010

2017

Aktuelle Version

8.7

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

yes

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

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

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Database file passwords

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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