DBMS > AnzoGraph DB vs. Apache Druid vs. SwayDB vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Apache Druid vs. SwayDB vs. Transwarp Hippo

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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

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store

Vektor DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#303	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,05
Rang	#386	Overall
	#14	Vektor DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

druid.apache.org

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

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

druid.apache.org/docs/latest/design

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation and contributors

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2018

2012

2018

2023

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

29.0.1, April 2024

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache license v2

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

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 for querying

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Java
Kotlin
Scala

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

manual/auto, time-based

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

nein

Role based access control and fine grained access rights

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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Weitere Ressourcen

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23. Januar 2020, Solutions Review

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

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