DBMS > AnzoGraph DB vs. Badger vs. Realm vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Badger vs. Realm vs. Tkrzw

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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

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

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	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/dgraph-io/badger

realm.io

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

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

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

realm.io/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

DGraph Labs

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2018

2017

2014

2020

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
macOS

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

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

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

In-Memory realm

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

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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2. März 2016, Paul Andlinger

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