DBMS > Blazegraph vs. OrigoDB vs. Postgres-XL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Blazegraph vs. OrigoDB vs. Postgres-XL vs. Transbase

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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.

A fully ACID in-memory object graph database

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

blazegraph.com

origodb.com

www.postgres-xl.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

wiki.blazegraph.com

origodb.com/docs

www.postgres-xl.org/documentation

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Blazegraph

Robert Friberg et al

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2006

2009

under the name LiveDB

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1987

Aktuelle Version

2.1.5, Maerz 2019

10 R1, Oktober 2018

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Development Lizenz gratis

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

RDF literal types

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
SPARQL QUERY
SPARQL UPDATE
TinkerPop 3

.NET Client API
HTTP API
LINQ

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

.Net

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in Graphs

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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)

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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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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