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Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. GeoMesa vs. Transbase

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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

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.geomesa.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Cambridge Semantics

CCRi und Andere

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2014

1987

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

5.0.0, Mai 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

abhängig von Storage layer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

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

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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