DBMS > AnzoGraph DB vs. Apache Impala vs. GBase vs. MySQL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Apache Impala vs. GBase vs. MySQL vs. TempoIQ

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

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

Analytic DBMS für Hadoop

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

impala.apache.org

www.gbase.cn

www.mysql.com

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

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

impala.apache.org/impala-docs.html

dev.mysql.com/doc

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

General Data Technology Co., Ltd.

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2018

2013

2004

1995

2012

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

4.1.0, Juni 2022

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

8.4.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C, Java, Python

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

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-like DML and DDL statements

Standard with numerous extensions

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

user defined functions

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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