DBMS > AllegroGraph vs. Apache Impala vs. GigaSpaces vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Apache Impala vs. GigaSpaces vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Analytic DBMS für Hadoop

High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Values are user defined objects

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

Graph DBMS
Suchmaschine

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	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,97
Rang	#192	Overall
	#32	Document Stores
	#6	Object oriented DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.gigaspaces.com/latest/landing.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Franz Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Gigaspaces Technologies

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2004

2013

2000

2010

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

4.1.0, Juni 2022

15.5, September 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; Commercial licenses available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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, C++, .Net

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

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

XML can be used for describing objects metadata

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL-99 for query and DML statements

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC
ODBC

GigaSpaces LRMI
Hibernate
JCache
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP API
Spring Data

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C++
Java
Python
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

synchronous or asynchronous
Source-Replica Replikation

synchronous or asynchronous

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Role-based access control

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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Weitere Ressourcen

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