DBMS > Heroic vs. OrigoDB vs. SAP Advantage Database Server vs. TigerGraph vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. OrigoDB vs. SAP Advantage Database Server vs. TigerGraph vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

SAP Advantage Database Server seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fully ACID in-memory object graph database

Low-cost RDBMS with access to ISAM and FoxPro data structures

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Document Store

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/spotify/heroic

origodb.com

www.sap.com/products/advantage-database-server.html

www.tigergraph.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

origodb.com/docs

docs.tigergraph.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Spotify

Robert Friberg et al

Sybase, SAP

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2009

under the name LiveDB

1993

2017

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

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

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

.NET Client API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

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

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

Delphi
Perl
PHP

C++
Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

CONFLICT Trigger to resolve replication conflicts
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

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

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

caching of (temporary) tables can be configured

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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SAP Announces Q3 2023 Results: Asia Pacific and Japan View
19. Oktober 2023, SAP News

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30. April 2024, InfoWorld

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30. April 2024, TechTarget

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1. November 2023, Datanami

TigerGraph partners with Pascal as master distributor for APJ region
10. Januar 2024, VnExpress International

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