DBMS > AnzoGraph DB vs. Apache IoTDB vs. Cachelot.io vs. EsgynDB vs. InfinityDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Apache IoTDB vs. Cachelot.io vs. EsgynDB vs. InfinityDB

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

An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

In-memory caching system

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

Technische Dokumentation

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

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

boilerbay.com/infinitydb/manual

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Esgyn

Boiler Bay Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2015

2002

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

1.1.0, April 2023

4.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Simplified BSD License

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++

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
Native API

Memcached Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

keine

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Integration with Hadoop and Spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

keine

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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AnzoGraph: A W3C Standards-Based Graph Database | by Jo Stichbury
8. Februar 2019, Towards Data Science

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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

Is The Enterprise Knowledge Graph Finally Going To Make All Data Usable?
19. September 2018, Forbes

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21. September 2023, Phoronix

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