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Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Datomic vs. Dgraph

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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

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Graph 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	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.datomic.com

dgraph.io

Technische Dokumentation

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

docs.datomic.com

dgraph.io/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Cognitect

Dgraph Labs, Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2012

2016

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

1.0.6735, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 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

Java, Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Clojure
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

But extensive use of caching in the application peers

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

But extensive use of caching in the application peers

Synchronous replication via Raft

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Planned for future releases

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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?
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