DBMS > atoti vs. Graph Engine vs. Linter vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Graph Engine vs. Linter vs. SWC-DB

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Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

RDBMS for high security requirements

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

atoti.io

www.graphengine.io

linter.ru

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

ActiveViam

Microsoft

relex.ru

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2010

1990

2020

Aktuelle Version

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

GPL V3

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

Java

.NET and C

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

.NET

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

keine

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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

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