DBMS > AnzoGraph DB vs. Apache Drill vs. NuoDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Apache Drill vs. NuoDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,89
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

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

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

drill.apache.org

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

drill.apache.org/docs

doc.nuodb.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

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

Erscheinungsjahr

2018

2012

2013

2004

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C++

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Managed transparently by NuoDB

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

tunable commit protocol

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

Temporary table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Depending on the underlying data source

Standard SQL Rollen und Rechte

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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