DBMS > HugeGraph vs. Postgres-XL vs. PouchDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. Postgres-XL vs. PouchDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.postgres-xl.org

pouchdb.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

www.postgres-xl.org/documentation

pouchdb.com/guides

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Baidu

Apache Software Foundation

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2018

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

2004

Aktuelle Version

0.9

10 R1, Oktober 2018

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
macOS

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

über Views

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

benutzerdefinierte Funktionen

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

keine

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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23. April 2024, GBHackers

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

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7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, ibm.com

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22. Januar 2019, TechBeacon

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7. März 2017, SitePoint

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27. Januar 2020, iProgrammer

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