DBMS > EsgynDB vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. Qdrant

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.graphengine.io

www.monetdb.org

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.monetdb.org/Documentation

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Esgyn

Microsoft

MonetDB BV

Qdrant

Erscheinungsjahr

2015

2010

2004

2021

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

C++, Java

.NET and C

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-replica replication available in experimental status

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Key-based authentication

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

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

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

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MonetDB Foundation launched
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

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

Monet DB The Column-Store Pioneer
4. September 2019, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

Qdrant review: A highly flexible option for vector search
29. Juli 2024, InfoWorld

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Vector database company Qdrant wants RAG to be more cost-effective
2. Juli 2024, VentureBeat

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG
2. Juli 2024, Blocks & Files

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