DBMS > HugeGraph vs. ScyllaDB vs. TempoIQ vs. TimescaleDB vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. ScyllaDB vs. TempoIQ vs. TimescaleDB vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,75
Rang	#68	Overall
	#5	Wide Column Stores

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.scylladb.com

tempoiq.com (offline)

www.timescale.com

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

docs.scylladb.com

docs.timescale.com

Entwickler

Baidu

ScyllaDB

TempoIQ

Timescale

8Kdata

Erscheinungsjahr

2018

2015

2012

2017

2016

Aktuelle Version

0.9

ScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 2024

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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.

Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS

Implementierungssprache

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Proprietäres Protokoll

compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift

HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

yes, Lua

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

nein

ACID

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

in-memory tables

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Access rights for users can be defined per object

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr

Competitive advantages

Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr

Typical application scenarios

ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr

Key customers

Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr

Market metrics

ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr

Licensing and pricing models

ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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

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21. August 2018, eWeek

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9. Januar 2020, Data Science Central

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16. Mai 2023, Embedded Computing Design

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