DBMS > AnzoGraph DB vs. MonetDB vs. SiriDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. MonetDB vs. SiriDB vs. SwayDB

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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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Open Source Time Series DBMS

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#303	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.monetdb.org

siridb.com

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

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

www.monetdb.org/Documentation

docs.siridb.com

Entwickler

Cambridge Semantics

MonetDB BV

Cesbit

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2018

2004

2017

2018

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

nein

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 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

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

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

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding via remote tables

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

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

Atomic execution of operations

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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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19. Juni 2020, Solutions Review

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8. Februar 2019, Towards Data Science

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23. Januar 2020, Solutions Review

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5. März 2018, ZDNet

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9. Dezember 2021, Datanami

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6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

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30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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