DBMS > AnzoGraph DB vs. HEAVY.AI vs. jBASE vs. Kinetica vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. HEAVY.AI vs. jBASE vs. Kinetica vs. SiriDB

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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series 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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.kinetica.com

siridb.com

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.kinetica.com

docs.siridb.com

Entwickler

Cambridge Semantics

HEAVY.AI, Inc.

Rocket Software (früher Zumasys)

Kinetica

Cesbit

Erscheinungsjahr

2018

2016

1991

2012

2017

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

5.10, Jänner 2022

5.7

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

MIT License

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

C++ and CUDA

C, C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Numeric data

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.

Embedded SQL for jBASE in BASIC

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

Round robin

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-Source Replikation

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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8. Februar 2019, Towards Data Science

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

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23. Januar 2020, Solutions Review

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13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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14. April 2023, InfoWorld

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16. Februar 2023, Datanami

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11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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24. August 2009, Finextra

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26. März 2024, Datanami

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21. März 2024, insideBIGDATA

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30. Oktober 2023, InfoWorld

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22. Januar 2017, Dutch IT Channel

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