DBMS > AnzoGraph DB vs. Google Cloud Spanner vs. ObjectBox vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Google Cloud Spanner vs. ObjectBox vs. SiriDB

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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

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

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	2,89
Rang	#103	Overall
	#52	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

cloud.google.com/spanner

objectbox.io

siridb.com

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/spanner/docs

docs.objectbox.io

docs.siridb.com

Entwickler

Cambridge Semantics

Google

ObjectBox Limited

Cesbit

Erscheinungsjahr

2018

2017

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MIT License

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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.

Query statements complying to ANSI 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

online/offline synchronization between client and server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

using Google Cloud Dataflow

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

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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AnzoGraph review: A graph database for deep analytics
15. April 2019, InfoWorld

Cambridge Semantics Unveils AnzoGraph DB with Geospatial Analytics
19. Juni 2020, Solutions Review

AnzoGraph: A W3C Standards-Based Graph Database | by Jo Stichbury
8. Februar 2019, Towards Data Science

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

Cambridge Semantics Fits AnzoGraph DB with More Speed, Free Access
23. Januar 2020, Solutions Review

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14. Oktober 2023, InfoQ.com

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11. Oktober 2023, TechCrunch

Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient
11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

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11. September 2023, hackernoon.com

Google Cloud Spanner competes directly with Amazon DynamoDB
12. Oktober 2023, Techzine Europe

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Industrial IoT (IIoT) edge solution for railway operators – a Kapsch ObjectBox Case Study
21. Juni 2019, 1E9

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

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