DBMS > AnzoGraph DB vs. Faircom DB vs. IBM Db2 Event Store

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Faircom DB vs. IBM Db2 Event Store

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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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Event Store
Time Series 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	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.faircom.com/products/faircom-db

www.ibm.com/products/db2-event-store

Technische Dokumentation

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

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

Cambridge Semantics

FairCom Corporation

IBM

Erscheinungsjahr

2018

1979

2017

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

V12, November 2020

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

free developer edition 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

ANSI C, C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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.

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

.Net, JavaScript, C/C++

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Active-active shard replication

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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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23. Januar 2020, Solutions Review

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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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10. November 2020, PR Newswire

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3. Juni 2019, Datanami

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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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