DBMS > AnzoGraph DB vs. Firebird vs. Ignite vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Firebird vs. Ignite vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

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

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.firebirdsql.org

ignite.apache.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

apacheignite.readme.io/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

Firebird Foundation

Apache Software Foundation

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

Erscheinungsjahr

2018

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2015

2004

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

5.0.0, Jaenner 2024

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

C++, Java, .Net

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

RDF Schemas

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.

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

PSQL

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

yes (replicated cache)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Security Hooks for custom implementations

nein

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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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14. Dezember 2023, HITS Daily Double

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6. September 2023, Country and Town House

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8. Februar 2024, PR Newswire

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5. Oktober 2023, Datanami

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6. September 2023, Open Source For You

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18. Juli 2022, The Stack

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