DBMS > Graph Engine vs. LMDB vs. SwayDB vs. TigerGraph vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. LMDB vs. SwayDB vs. TigerGraph vs. TinkerGraph

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

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

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

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store

Graph 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	1,99
Rang	#125	Overall
	#21	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

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

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

www.graphengine.io

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

swaydb.simer.au

www.tigergraph.com

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.lmdb.tech/doc

docs.tigergraph.com

Entwickler

Microsoft

Symas

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2010

2011

2018

2017

2009

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Open Source

Apache 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

.NET and C

Scala

C++

Java

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

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

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

Java
Kotlin
Scala

C++
Java

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

optional

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

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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27. Februar 2019, Data Science Central

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30. April 2024, InfoWorld

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1. November 2023, Datanami

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27. September 2021, AWS Blog

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26. Februar 2019, AWS Blog

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21. Februar 2012, SiliconANGLE News

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