DBMS > Dgraph vs. ObjectBox vs. TigerGraph vs. Transbase vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. ObjectBox vs. TigerGraph vs. Transbase vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

dgraph.io

objectbox.io

www.tigergraph.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.objectbox.io

docs.tigergraph.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

ObjectBox Limited

Transaction Software GmbH

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2016

2017

1987

1999

Aktuelle Version

Transbase 8.3, 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++
Java

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

online/offline synchronization between client and server

Source-Replica Replikation

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

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

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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