DBMS > Memgraph vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Memgraph vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

An open source graph database built for real-time streaming and compatible with Neo4j

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	3,02
Rang	#98	Overall
	#8	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

memgraph.com

nsdb.io

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

yaacomo.com

Technische Dokumentation

memgraph.com/docs

nsdb.io/Architecture

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Social network pages

Entwickler

Memgraph Ltd

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2014

1987

2009

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1; commercial license for enterprise edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

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

C und C++

Java, Scala

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei und schema-optional

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Bolt protocol
Cypher query language

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Elixir
Go
Haskell
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
Scala

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

dynamic graph partitioning

Sharding

yes, utilizing Spark Core

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using RAFT

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

with snapshot isolation

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with periodic snapshot and write-ahead logging (WAL) of changes

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Memgraph directly connects to your streaming infrastructure so you and your team...
» mehr

Competitive advantages

Business Source License ensures a future for the Memgraph community MAGE algorithm...
» mehr

Typical application scenarios

Graph algorithms in bioinformatics Social network analysis Cryptocurrency network...
» mehr

Licensing and pricing models

You can check out our pricing model and licenses on the company website .
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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7. August 2023, PR Newswire

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20. Oktober 2021, The Recursive

Modeling and Navigating a Transportation Network with Memgraph
12. April 2021, Towards Data Science

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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