DBMS > AnzoGraph DB vs. EXASOL vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. EXASOL vs. Google Cloud Bigtable

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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

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,22
Rang	#305	Overall
	#25	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	1,71
Rang	#136	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	2,93
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.exasol.com

cloud.google.com/bigtable

Technische Dokumentation

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

www.exasol.com/resources

cloud.google.com/bigtable/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Exasol

Google

Erscheinungsjahr

2018

2000

2015

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

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.

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Java
Lua
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AnzoGraph: A graph database for deep analytics
15. April 2019, InfoWorld

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

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

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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It’s Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
26. Oktober 2023, Datanami

Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
26. Februar 2024, TechTarget

Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series
21. Mai 2024, Unite.AI

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideainews.com

WashTec: Data Analytics for optimizing car wash systems.
27. Mai 2024, all-about-industries

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Google Drops Fees For Data Transfers
4. Juli 2024, MSN

Google says it’ll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud
11. Januar 2024, TechCrunch

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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