DBMS > EsgynDB vs. Hive vs. HugeGraph vs. jBASE vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. HugeGraph vs. jBASE vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

www.esgyn.cn

hive.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

yottadb.com

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

hugegraph.apache.org/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Esgyn

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Baidu

Rocket Software (früher Zumasys)

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2015

2012

2018

1991

2001

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

0.9

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Unix

AIX
Linux
Windows

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Java
PHP
Python

Groovy
Java
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

optimistic Locking

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Users, roles and permissions

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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