DBMS > HugeGraph vs. Oracle NoSQL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. Oracle NoSQL vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,96
Rang	#103	Overall
	#18	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#52	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Baidu

Oracle

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2011

2014

Aktuelle Version

0.9

23.3, Dezember 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

Open Source

Apache 2.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

nein

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

off heap cache

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

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