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Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. PieCloudDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPP

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,25
Rang	#304	Overall
	#138	Relational DBMS

Website

dgraph.io

www.openpie.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

OpenPie

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2016

2014

Aktuelle Version

2.1, Jänner 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 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

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PL/SQL
Python
R

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

User Roles and pluggable authentication with full SQL Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

PieCloudDB, OpenPie's flagship product, is a cutting-edge cloud-native data warehouse....
» mehr

Competitive advantages

Extreme Elastic: PieCloudDB utilizes a cutting-edge eMPP cloud-native architecture...
» mehr

Typical application scenarios

PieCloudDB is ideal for Data mining applications that require extreme scalability...
» mehr

Key customers

Sail-Cloud China Shipbuilding Group Haizhou System Soochow Securities etc.,
» mehr

Licensing and pricing models

PieCloudDB Community Edition: Community License, Free Download, Self-Hosted Deployment；...
» mehr

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. September 2020, AWS Blog

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10. September 2020, TechCrunch

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26. Mai 2021, Business Wire

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20. Juli 2022, FinSMEs

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

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14. Juli 2014, Datanami

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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