DBMS > AnzoGraph DB vs. MySQL vs. Stardog vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. MySQL vs. Stardog vs. TempoIQ

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Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be 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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	1029,49
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

www.mysql.com

www.stardog.com

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

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

dev.mysql.com/doc

docs.stardog.com

Entwickler

Cambridge Semantics

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Stardog-Union

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2018

1995

2010

2012

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

9.0.0, Juli 2024

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

mit proprietären Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

proprietäre Syntax

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

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 in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nicht für MyISAM Storage Engine

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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