DBMS > AnzoGraph DB vs. ClickHouse vs. Microsoft Azure SQL Database vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. ClickHouse vs. Microsoft Azure SQL Database vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB 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

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
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	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

clickhouse.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

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

clickhouse.com/docs

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

Entwickler

Cambridge Semantics

Clickhouse Inc.

Microsoft

8Kdata

Erscheinungsjahr

2018

2016

2010

2016

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

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.

ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.

Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

yes

SQL

Support of SQL

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

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

key based and custom

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Drittanbieter

Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
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DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
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