DBMS > HugeGraph vs. ITTIA vs. mSQL vs. Oracle vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. ITTIA vs. mSQL vs. Oracle vs. Stardog

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,39
Rang	#273	Overall
	#24	Time Series DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.ittia.com

hughestech.com.au/products/msql

www.oracle.com/database

www.stardog.com

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

docs.oracle.com/en/database

docs.stardog.com

Entwickler

Baidu

ITTIA L.L.C.

Hughes Technologies

Oracle

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2018

2007

1994

1980

2010

Aktuelle Version

0.9

8.7

4.4, Oktober 2021

23c, September 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
macOS
Windows

Datenschema

Fixed schema

Schemaless in JSON and XML columns

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

nein

yes

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

mit proprietären Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Database file passwords

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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