DBMS > Amazon Neptune vs. RDF4J vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. RDF4J vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, reliable graph database built for the cloud

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

RDF Store

Graph DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	2,20
Rang	#119	Overall
	#9	Graph DBMS
	#5	RDF Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/neptune

rdf4j.org

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/neptune/developer-resources

rdf4j.org/documentation

docs.tigergraph.com

Entwickler

Amazon

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2017

2004

2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

OpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with encyption-at-rest

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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