DBMS > AnzoGraph DB vs. HBase vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. HBase vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Transbase

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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

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

hbase.apache.org

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

hbase.apache.org/book.html

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Microsoft

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2008

2010

1987

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

2.3.4, Jaenner 2021

V12

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

gehostet

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

Transact SQL

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 Replikation
Source-Replica Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

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 or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

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 Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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19. September 2018, Forbes

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