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Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Spark SQL vs. SwayDB vs. Teradata

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.teradata.com

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Teradata

Erscheinungsjahr

2016

2014

2018

1984

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

Java
Kotlin
Scala

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

keine

Multi-Source Replikation
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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

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

nein

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

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Weitere Ressourcen

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2. April 2013, Paul Andlinger

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