DBMS > HugeGraph vs. Lovefield vs. Vertica vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. Lovefield vs. Vertica vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

google.github.io/lovefield

www.vertica.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

vertica.com/documentation

Entwickler

Baidu

Google

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2014

2005

2009

Aktuelle Version

0.9

2.1.12, February 2017

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

JavaScript

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Using read-only observers

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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