DBMS > AnzoGraph DB vs. Ehcache vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Ehcache vs. OpenQM

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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

A widely adopted Java cache with tiered storage options

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store

Multivalue DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	5,23
Rang	#68	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.ehcache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

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

www.ehcache.org/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

Terracotta Inc, owned by Software AG

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2018

2009

1993

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

3.10.0, Maerz 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

with some exceptions

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

JCache

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Java

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Cache Event Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

by using Terracotta Server

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

by using Terracotta Server

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

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

supports JTA and can work as an XA resource

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Access rights can be defined down to the item level

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

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8. Februar 2019, Towards Data Science

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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