DBMS > AnzoGraph DB vs. HEAVY.AI vs. SAP SQL Anywhere

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. HEAVY.AI vs. SAP SQL Anywhere

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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

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

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

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

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

Entwickler

Cambridge Semantics

HEAVY.AI, Inc.

SAP

früher Sybase

Erscheinungsjahr

2018

2016

1992

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

5.10, Jänner 2022

17, Juli 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
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.

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

Database mirroring

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

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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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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