DBMS > AnzoGraph DB vs. GreptimeDB vs. InfinityDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. GreptimeDB vs. InfinityDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,13
Rang	#334	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,01
Rang	#387	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

greptime.com

boilerbay.com

Technische Dokumentation

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

docs.greptime.com

boilerbay.com/infinitydb/manual

Entwickler

Cambridge Semantics

Greptime Inc.

Boiler Bay Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2022

2002

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

4.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2.0

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

Rust

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schema-free, schema definition possible

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

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

gRPC
HTTP API
JDBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

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

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

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

Simple rights management via user accounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

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

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

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

Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell
20. September 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk