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Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Greenplum vs. TigerGraph vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.greenplum.org

docs.tigergraph.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Microsoft

Pivotal Software Inc.

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2010

2005

2017

2011

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux

Any that supports .NET

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
Java
Perl
Python
R

C++
Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Role-based access control

Based on Windows Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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