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Vergleich der Systemeigenschaften Blazegraph vs. OpenMLDB vs. Postgres-XL vs. TerarkDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph.

Kurzbeschreibung

High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability.

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,75
Rang	#219	Overall
	#19	Graph DBMS
	#8	RDF Stores

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

blazegraph.com

openmldb.ai

www.postgres-xl.org

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

wiki.blazegraph.com

openmldb.ai/docs/zh/main

www.postgres-xl.org/documentation

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Blazegraph

4 Paradigm Inc.

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2006

2020

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2016

Aktuelle Version

2.1.5, Maerz 2019

2024-2 February 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

restricted open source version 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++, Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

RDF literal types

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
SPARQL QUERY
SPARQL UPDATE
TinkerPop 3

JDBC
SQLAlchemy

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in Graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

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

Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty)

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics
15. Dezember 2015, Datanami

This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines
19. August 2023, MarkTechPost

Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs
24. September 2020, Towards Data Science

Faster with GPUs: 5 turbocharged databases
26. September 2016, InfoWorld

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Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

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