DBMS > AnzoGraph DB vs. Google Cloud Spanner vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Google Cloud Spanner vs. Transwarp Hippo

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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

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.

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#302	Overall
	#26	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	2,66
Rang	#99	Overall
	#50	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#383	Overall
	#18	Vektor DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

cloud.google.com/spanner

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/spanner/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Google

Erscheinungsjahr

2018

2017

2023

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

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.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

using Google Cloud Dataflow

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

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)

Role based access control and fine grained access rights

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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Knowledge graph evolution: Platforms that speak your language
30. Januar 2020, ZDNet

Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell
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