DBMS > AnzoGraph DB vs. Kinetica vs. Linter vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Kinetica vs. Linter vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

RDBMS for high security requirements

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series 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	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.kinetica.com

linter.ru

yaacomo.com

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

Entwickler

Cambridge Semantics

Kinetica

relex.ru

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2012

1990

2009

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version 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, C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Android
Linux
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.

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

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 depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AnzoGraph review: A graph database for deep analytics
15. April 2019, InfoWorld

Cambridge Semantics Fits AnzoGraph DB with More Speed, Free Access
23. Januar 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

Is The Enterprise Knowledge Graph Finally Going To Make All Data Usable?
19. September 2018, Forbes

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Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
20. März 2024, Datanami

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
22. März 2024, Geospatial World

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