DBMS > AnzoGraph DB vs. H2 vs. LeanXcale vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. H2 vs. LeanXcale vs. ObjectBox

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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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series 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	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.h2database.com

www.leanxcale.com

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

docs.objectbox.io

Entwickler

Cambridge Semantics

Thomas Mueller

LeanXcale

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2018

2005

2015

2017

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

2.2.220, Juli 2023

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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.

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Java

C
Java
Scala

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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First on-device Vector Database (aka Semantic Index) for iOS
24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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23. Januar 2020, Solutions Review

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1. Dezember 2023, EnterpriseAI

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