DBMS > AllegroGraph vs. GridGain vs. Valentina Server vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. GridGain vs. Valentina Server vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Object-relational database and reports server

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

Columnar
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	1,48
Rang	#150	Overall
	#1	Columnar
	#26	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

www.gridgain.com/docs/index.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

docs.voltdb.com

Entwickler

Franz Inc.

GridGain Systems, Inc.

Paradigma Software

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2004

2007

1999

2010

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

GridGain 8.5.1

5.7.5

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

kommerziell

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

Java, C++, .Net, Python, REST, SQL

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

RDF schemas

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Java

Triggers

yes (cache interceptors and events)

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

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Role-based access control
Security Hooks for custom implementations

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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10. September 2024

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

Podcast – Gartner AI Hype Cycle – Knowledge Graphs and Neuro-Symbolic AI
24. August 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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