DBMS > AnzoGraph DB vs. Riak TS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Riak TS vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

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

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Cambridge Semantics

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

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

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

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

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

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23. Januar 2020, Solutions Review

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6. Oktober 2015, The Register

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26. Mai 2017, Open Source For You

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