DBMS > AllegroGraph vs. Hyprcubd vs. STSdb vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften AllegroGraph vs. Hyprcubd vs. STSdb vs. TempoIQ

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Serverless Time Series DBMS

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Time Series 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	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

allegrograph.com

hyprcubd.com (offline)

github.com/STSSoft/STSdb4

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

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

Entwickler

Franz Inc.

Hyprcubd, Inc.

STS Soft SC

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2004

2011

2012

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Windows

Datenschema

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, 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

nein

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL

gRPC (https)

.NET Client API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

C#
Java

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript or Common Lisp

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

mittels Federation

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source 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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

token access

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Neuigkeiten

How a Neuro-Symbolic AI Approach Can Improve Trust in AI Apps
23. Mai 2024

Can Neuro-Symbolic AI Solve AI’s Weaknesses?
17. April 2024

100 Companies That Matter in KM – Franz Inc.
3. April 2024

Exploring AllegroGraph v8 – Unleashing the Power of Neuro-Symbolic AI (Recorded Webinar)
9. Februar 2024

What is Neuro-Symbolic AI?
23. Januar 2024

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Q&A: Can Neuro-Symbolic AI Solve AI’s Weaknesses?
8. April 2024, TDWI

AI predictions for 2024 unveil exciting technological horizons
21. November 2023, Wire19

Neuro-Symbolic AI: The Peak of Artificial Intelligence
16. November 2021, AiThority

The Foundation of Data Fabrics and AI: Semantic Knowledge Graphs - DataScienceCentral.com
19. Mai 2022, Data Science Central

Why Young Developers Don't Get Knowledge Graphs
30. Juli 2021, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk