DBMS > AnzoGraph DB vs. BigObject vs. EJDB vs. Greenplum vs. Oracle Coherence

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. BigObject vs. EJDB vs. Greenplum vs. Oracle Coherence

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

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Oracles in-memory data grid solution

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	1,92
Rang	#130	Overall
	#22	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb

greenplum.org

www.oracle.com/java/coherence

Technische Dokumentation

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

docs.bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.greenplum.org

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

Entwickler

Cambridge Semantics

BigObject, Inc.

Softmotions

Pivotal Software Inc.

Oracle

Erscheinungsjahr

2018

2015

2012

2005

2007

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

7.0.0, September 2023

14.1, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

JDBC
ODBC

JCache
JPA
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

nein

Triggers

nein

Live Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

Source-Replica Replikation

ja, mit wählbarer Konsistenz

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

automatically between fact table and dimension tables

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optionally

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

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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Back to the future: Does graph database success hang on query language?
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23. Januar 2020, Solutions Review

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1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

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19. März 2019, ZDNet

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8. Dezember 2011, WIRED

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