DBMS > AnzoGraph DB vs. OpenMLDB vs. Quasardb vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. OpenMLDB vs. Quasardb vs. Riak KV

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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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Distributed, high-performance timeseries database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	0,11
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#332	Overall
	#28	Time Series DBMS

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

openmldb.ai

quasar.ai

Technische Dokumentation

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

openmldb.ai/docs/zh/main

doc.quasar.ai/master

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Cambridge Semantics

4 Paradigm Inc.

quasardb

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2020

2009

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

2024-2 February 2024

3.14.1, Jänner 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++, Java, Scala

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
SQLAlchemy

HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

C++
Go
Java
Python
Scala

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

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

horizontal partitioning

Sharding

consistent hashing

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

fine grained access rights according to SQL-standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

yes, using Riak Security

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

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8. März 2019, ESO.org

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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