DBMS > AnzoGraph DB vs. ObjectBox vs. ReductStore vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. ObjectBox vs. ReductStore vs. WakandaDB

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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

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series 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	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/objectbox
objectbox.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

docs.objectbox.io

www.reduct.store/docs

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Cambridge Semantics

ObjectBox Limited

ReductStore LLC

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2018

2017

2023

2012

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

4.0 (May 2024)

1.9, März 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++, Rust

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
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The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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8. Februar 2019, Towards Data Science

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1. Dezember 2023, EnterpriseAI

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