DBMS > gStore vs. Hive vs. Tkrzw vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften gStore vs. Hive vs. Tkrzw vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

en.gstore.cn/#/enDocs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Mikio Hirabayashi

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2012

2020

2012

Aktuelle Version

1.2, November 2023

3.1.3, April 2022

0.9.3, August 2020

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++

Java

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
ODBC
Thrift

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C++
Java
PHP
Python

C++
Java
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

using specific database classes

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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