DBMS > Graph Engine vs. openGemini vs. Spark SQL vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. openGemini vs. Spark SQL vs. TerarkDB

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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

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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	0,01
Rang	#375	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.graphengine.io

www.opengemini.org
github.com/openGemini

spark.apache.org/sql

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.opengemini.org/guide

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Microsoft

Huawei and openGemini community

Apache Software Foundation

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2010

2022

2014

2016

Aktuelle Version

1.1, Juli 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version available

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++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST

JDBC
ODBC

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Python
R
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Administrators and common users accounts

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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9. Februar 2022, huawei.com

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1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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