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Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. FatDB vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series 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	11,40
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.vertica.com

Technische Dokumentation

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

vertica.com/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

FatCloud

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2018

2012

2005

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

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

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Ãœber Applikationen

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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