DBMS > AnzoGraph DB vs. Greenplum vs. Postgres-XL vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Greenplum vs. Postgres-XL vs. Yanza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

greenplum.org

www.postgres-xl.org

yanza.com

Technische Dokumentation

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

docs.greenplum.org

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Cambridge Semantics

Pivotal Software Inc.

Yanza

Erscheinungsjahr

2018

2005

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

7.0.0, September 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

seit Version 4.2

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AnzoGraph: 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

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

AWS Launches New Analytics Engine That Combines the Power Of Vector Search And Graph Data
1. Dezember 2023, EnterpriseAI

bereitgestellt von Google News

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

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