DBMS > AllegroGraph vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Kinetica vs. NSDb vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Kinetica vs. NSDb vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series 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	0,22
Rang	#304	Overall
	#137	Relational DBMS

Punkte	0,42
Rang	#261	Overall
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

allegrograph.com

www.postgresql.fastware.com

www.kinetica.com

nsdb.io

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

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

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

docs.kinetica.com

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Franz Inc.

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

Kinetica

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2004

2012

2017

2011

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

7.1, August 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux

Linux
macOS

Windows

Datenschema

RDF schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

partitioning by range, list and by hash

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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10. September 2024

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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