DBMS > AnzoGraph DB vs. Firebird vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Firebird vs. Splice Machine

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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

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational 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	21,06
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.firebirdsql.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Cambridge Semantics

Firebird Foundation

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2018

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2014

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

5.0.0, Jaenner 2024

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

AGPL 3.0, commercial license 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

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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.

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

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

PSQL

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Access rights for users, groups and roles according to 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

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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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15. Juli 2020, Database Trends and Applications

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4. Juni 2021, Appinventiv

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19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

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