DBMS > Graph Engine vs. JaguarDB vs. RisingWave vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. JaguarDB vs. RisingWave vs. STSdb

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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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A distributed RDBMS for stream processing, wire-compatible with PostgreSQL

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,64
Rang	#238	Overall
	#110	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

www.graphengine.io

www.jaguardb.com

www.risingwave.com/database

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.jaguardb.com/support.html

docs.risingwave.com/docs/current/intro

Entwickler

Microsoft

DataJaguar, Inc.

RisingWave Labs

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2010

2015

2022

2011

Aktuelle Version

3.3 July 2023

1.2, September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

the server part. Clients available in other languages

Rust

Server Betriebssysteme

.NET

Linux

Docker
Linux
macOS

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Standard SQL-types and JSON

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
PostgreSQL wire protocol

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs in Python or Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Users and Roles

nein

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

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21. Juni 2023, Datanami

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

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Streaming Databases: Embracing the Convergence of Stream Processing and Databases
17. Mai 2024, InfoQ.com

RisingWave Cloud Democratizes Event Stream Processing, Making It Affordable at Cloud Scale
27. Juni 2023, Datanami

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5. März 2024, iProgrammer

Building a Formula 1 Streaming Data Pipeline With Kafka and Risingwave
5. September 2023, KDnuggets

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12. Februar 2024, GlobeNewswire

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