DBMS > AgensGraph vs. AnzoGraph DB vs. Drizzle vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. AnzoGraph DB vs. Drizzle vs. NSDb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#321	Overall
	#27	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

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

Website

bitnine.net/agensgraph

cambridgesemantics.com/anzograph

nsdb.io

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Cambridge Semantics

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Erscheinungsjahr

2016

2018

2008

2017

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

2.3, Jänner 2021

7.2.4, September 2012

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache Version 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

C++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
macOS

Datenschema

depending on used data model

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C++
Java
Python

C
C++
Java
PHP

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Automatic sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users and roles

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

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1. April 2015, Paul Andlinger

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