DBMS > Graph Engine vs. LevelDB vs. OpenQM vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. LevelDB vs. OpenQM vs. Tkrzw

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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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store

Multivalue 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	2,25
Rang	#115	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

www.graphengine.io

github.com/google/leveldb

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

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

Entwickler

Microsoft

Google

Rocket Software, originally Martin Phillips

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2010

2011

1993

2020

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

3.4-12

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

BSD

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Illumos
Linux
OS X
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C++
Java
Python
Ruby

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights can be defined down to the item level

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

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Weitere Ressourcen

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21. Juni 2023, Datanami

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27. Februar 2019, Data Science Central

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20. Mai 2024, CybersecurityNews

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