DBMS > EsgynDB vs. EventStoreDB vs. HugeGraph vs. PostgreSQL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. EventStoreDB vs. HugeGraph vs. PostgreSQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Primäres Datenbankmodell

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

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

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.eventstore.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.postgresql.org

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

hugegraph.apache.org/docs

www.postgresql.org/docs

Entwickler

Esgyn

Event Store Limited

Baidu

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Erscheinungsjahr

2015

2012

2018

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

0.9

16.3, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD

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.

Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools.
PostgreSQL Flex @ STACKIT offers managed PostgreSQL Instances with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed and several extensions available, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All 100% GDPR-compliant.

Implementierungssprache

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users, roles and permissions

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.

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