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Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Datastax Enterprise vs. VoltDB

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Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform.

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Suchmaschine
Vektor 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	5,80
Rang	#60	Overall
	#4	Wide Column Stores

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.datastax.com/products/datastax-enterprise

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

docs.datastax.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Cambridge Semantics

DataStax

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2011

2010

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

6.8, April 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing.

Implementierungssprache

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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 DML and DDL statements (CQL); Spark SQL

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Propriätäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language)
TinkerPop Gremlin

with DSE Graph

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

no "single point of failure"

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing

Multi-Source Replikation
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
Tunable Consistency

consistency level can be individually decided with each write operation

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to...
» mehr

Competitive advantages

Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache...
» mehr

Typical application scenarios

Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able...
» mehr

Key customers

Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and...
» mehr

Market metrics

Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top...
» mehr

Licensing and pricing models

Annual subscription
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

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23. Januar 2020, Solutions Review

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20. Februar 2024, Business Wire

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19. März 2024, Datanami

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18. Juli 2023, SiliconANGLE News

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

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