DBMS > AnzoGraph DB vs. Qdrant vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Qdrant vs. XTDB

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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

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Vektor DBMS

Document Store

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

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

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#6	Vektor DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

qdrant.tech/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Qdrant

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2021

2019

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Rust

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Collection-level replication

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Key-based authentication

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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Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
23. Januar 2024, businesswire.com

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, blogs.oracle.com

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

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