DBMS > AnzoGraph DB vs. EsgynDB vs. IBM Db2 vs. Memcached vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. EsgynDB vs. IBM Db2 vs. Memcached vs. RDF4J

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Key-Value Store

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	0,29
Rang	#303	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	125,90
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Punkte	18,08
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.esgyn.cn

www.ibm.com/products/db2

www.memcached.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

www.ibm.com/docs/en/db2

github.com/memcached/memcached/wiki

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

Esgyn

IBM

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2018

2015

1983

Version für Großrechner

2003

2004

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

12.1, Oktober 2016

1.6.27, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++, Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

RDF Schemas

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

Propriätäres Protokoll

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-source replication between multi datacenters

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

keine

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

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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