DBMS > DolphinDB vs. HugeGraph vs. MonetDB vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. HugeGraph vs. MonetDB vs. Sadas Engine

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Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

www.dolphindb.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.monetdb.org

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

hugegraph.apache.org/docs

www.monetdb.org/Documentation

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

DolphinDB, Inc

Baidu

MonetDB BV

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2018

2004

2006

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

0.9

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

free trial version available

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Linux
Windows

Datenschema

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

SQL-like query language

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Groovy
Java
Python

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

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

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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23. April 2024, GBHackers

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In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ...
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow
9. Dezember 2021, Datanami

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

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