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Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. GridGain vs. XTDB

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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

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	0,27
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	1,53
Rang	#155	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.gridgain.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.gridgain.com/docs/index.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

GridGain Systems, Inc.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2007

2019

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

GridGain 8.5.1

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, C++, .Net

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

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.

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

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

yes (replicated cache)

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Security Hooks for custom implementations

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 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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GridGain's 2023 Growth Positions Company for Strong 2024
25. Januar 2024, Datanami

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain to Sponsor, Exhibit at Kafka Summit 2024 in London
12. März 2024, PR Newswire

GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

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