DBMS > AllegroGraph vs. Apache Druid vs. NSDb vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Apache Druid vs. NSDb vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,06
Rang	#187	Overall
	#30	Document Stores
	#17	Graph DBMS
	#7	RDF Stores
	#7	Vektor DBMS

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

druid.apache.org/docs/latest/design

nsdb.io/Architecture

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Franz Inc.

Apache Software Foundation and contributors

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2004

2012

2017

2006

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

29.0.1, April 2024

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free trial version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS

AIX
Linux
Windows

Datenschema

RDF schemas

schema-less columns are supported

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

Bulk load from XML files möglich

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL for querying

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Java
Scala

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate 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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Knowledge Graph Platform Leader FedShard - Designed for Entity-Event Knowledge Graph...
» mehr

Competitive advantages

AllegroGraph is uniquely suited to support adhoc queries through SPARQL, Prolog and...
» mehr

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