DBMS > AllegroGraph vs. Amazon CloudSearch vs. Apache Impala vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Amazon CloudSearch vs. Apache Impala vs. Heroic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Von Amazon gehostetes Suchmaschinen-Service, Daten sind in der Amanzon Cloud gespeichert

Analytic DBMS für Hadoop

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

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

Punkte	0,84
Rang	#204	Overall
	#35	Document Stores
	#18	Graph DBMS
	#7	RDF Stores
	#10	Vektor DBMS

Punkte	1,86
Rang	#133	Overall
	#12	Suchmaschinen

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Website

allegrograph.com

aws.amazon.com/cloudsearch

impala.apache.org

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

franz.com/agraph/support/documentation/current/agraph-introduction.html

docs.aws.amazon.com/cloudsearch

impala.apache.org/impala-docs.html

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Franz Inc.

Amazon

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Spotify

Erscheinungsjahr

2004

2012

2013

2014

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Bulk load from XML files möglich

nein

Sekundärindizes

alle Suchfelder werden automatisch indiziert

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

HTTP API

JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

automatisch Partitionierung über Amazon Search Instanzen je nach Notwendigkeit

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

transparent gesteuert von AWS

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Authentifizierung mittels verschlüsselter Signaturen

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Pruning Cycles in UMLS Metathesaurus: A Neuro Symbolic AI Approach
9. September 2024

Awesome AI Companies – Franz Inc.
17. Juli 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
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