DBMS > HugeGraph vs. MonetDB vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. MonetDB vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Punkte	1,72
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.monetdb.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Baidu

MonetDB BV

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2018

2004

1993

Aktuelle Version

0.9

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GPLv2, 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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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