DBMS > AnzoGraph DB vs. EJDB vs. JaguarDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. EJDB vs. JaguarDB vs. Splice Machine

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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

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Document Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/Softmotions/ejdb

www.jaguardb.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

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

www.jaguardb.com/support.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Cambridge Semantics

Softmotions

DataJaguar, Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2018

2012

2015

2014

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

3.3 July 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPLv2

Open Source

GPL V3.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

the server part. Clients available in other languages

Java

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

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

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

In-process Library

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

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

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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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15. April 2019, InfoWorld

Cambridge Semantics Unveils AnzoGraph DB with Geospatial Analytics
19. Juni 2020, Solutions Review

AnzoGraph: A W3C Standards-Based Graph Database | by Jo Stichbury
8. Februar 2019, Towards Data Science

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

Cambridge Semantics Fits AnzoGraph DB with More Speed, Free Access
23. Januar 2020, Solutions Review

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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