DBMS > AllegroGraph vs. Apache Impala vs. Heroic vs. MonetDB

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Apache Impala vs. Heroic vs. MonetDB

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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

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Website

allegrograph.com

impala.apache.org

github.com/spotify/heroic

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

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

impala.apache.org/impala-docs.html

spotify.github.io/heroic

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Franz Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Spotify

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2004

2013

2014

2004

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

4.1.0, Juni 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 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

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC
ODBC

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

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

Sharding

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

ACID

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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