DBMS > Dolt vs. Graph Engine vs. Heroic vs. JaguarDB vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Dolt vs. Graph Engine vs. Heroic vs. JaguarDB vs. TempoIQ

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,93
Rang	#194	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores
	#16	Vektor DBMS

Website

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

www.graphengine.io

github.com/spotify/heroic

www.jaguardb.com

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

docs.dolthub.com

www.graphengine.io/docs/manual

spotify.github.io/heroic

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

DoltHub Inc

Microsoft

Spotify

DataJaguar, Inc.

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2018

2010

2014

2015

2012

Aktuelle Version

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

.NET and C

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

.NET

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST

RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
C++
F#
Visual Basic

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

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes

currently in alpha release

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Dolt, a Relational Database with Git-Like Cloning Features
19. August 2020, The New Stack

Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
10. Februar 2023, InfoQ.com

Top Data Version Control Tools for Machine Learning Research in 2023
24. Juli 2023, MarkTechPost

25 Hot New Data Tools and What They DON’T Do
14. Mai 2020, Towards Data Science

Solve your MLOps Problems with an Open Source Data Science Stack
2. Juni 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

bereitgestellt von Google News

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