DBMS > HugeGraph vs. MySQL vs. Oracle vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. MySQL vs. Oracle vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.mysql.com

www.oracle.com/database

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

dev.mysql.com/doc

docs.oracle.com/en/database

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Baidu

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

1995

1980

2015

Aktuelle Version

0.9

8.4.0, April 2024

23c, September 2023

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

Java

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

Linux
OS X

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

also supports composite index and range index

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

proprietäre Syntax

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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