DBMS > Graph Engine vs. Spark SQL vs. TigerGraph vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Spark SQL vs. TigerGraph 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

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

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

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

Relational DBMS

Graph 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	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

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

docs.tigergraph.com

Entwickler

Microsoft

Apache Software Foundation

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2010

2014

2017

2020

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS

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 DML and DDL statements

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Java
Python
R
Scala

C++
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

using specific database classes

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

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21. Juni 2023, Datanami

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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