DBMS > Atos Standard Common Repository vs. RDF4J vs. TigerGraph vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. RDF4J vs. TigerGraph vs. Vitess

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

RDF Store

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,44
Rang	#152	Overall
	#14	Graph DBMS

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

rdf4j.org

www.tigergraph.com

vitess.io

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

docs.tigergraph.com

vitess.io/docs

Entwickler

Atos Convergence Creators

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2016

2004

2017

2013

Aktuelle Version

1703

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Docker
Linux
macOS

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Java
PHP
Python

C++
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

TigerGraph Unveils CoPilot, Version 4.0, and New CEO
30. April 2024, Datanami

TigerGraph unveils GenAI assistant, introduces new CEO
30. April 2024, TechTarget

How TigerGraph CoPilot enables graph-augmented AI
30. April 2024, InfoWorld

graph database Archives
26. Juni 2024, insideainews.com

TigerGraph Bolsters DB for Enterprise Graph Workloads
1. November 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
24. März 2022, The Register

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk