DBMS > AnzoGraph DB vs. Axibase vs. Hyprcubd vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Axibase vs. Hyprcubd vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded 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

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

Serverless Time Series DBMS

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Relational 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	0,29
Rang	#292	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

axibase.com/docs/atsd/finance

hyprcubd.com (offline)

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

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

Entwickler

Cambridge Semantics

Axibase Corporation

Hyprcubd, Inc.

IBM

Erscheinungsjahr

2018

2013

2000

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

15585

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

time, int, uint, float, 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-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

gRPC (https)

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

token access

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

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8. Februar 2019, Towards Data Science

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
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Is The Enterprise Knowledge Graph Finally Going To Make All Data Usable?
19. September 2018, Forbes

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11. Juli 2023, ibm.com

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1. August 2023, The Register

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