DBMS > EXASOL vs. Graph Engine vs. ITTIA vs. RDF4J vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Graph Engine vs. ITTIA vs. RDF4J vs. TigerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

RDF Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

www.graphengine.io/docs/manual

rdf4j.org/documentation

docs.tigergraph.com

Entwickler

Exasol

Microsoft

ITTIA L.L.C.

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

Erscheinungsjahr

2000

2010

2007

2004

2017

Aktuelle Version

8.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

.NET and C

C und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

Fixed schema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Database file passwords

nein

Role-based access control

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

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26. Oktober 2023, Datanami

Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
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21. Mai 2024, Unite.AI

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideBIGDATA

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22. Februar 2024, AiThority

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30. Oktober 2010, microsoft.com

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13. Februar 2017, InfoWorld

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21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

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Embedded secured data base for STM32 MCUs
16. Oktober 2023, Electronics Weekly

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8. April 2022, Embedded Computing Design

ITTIA Launches Edge Data Processing & Management Database for Microcontrollers, MCUs
9. April 2022, Embedded Computing Design

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27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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30. April 2024, TechTarget

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30. April 2024, InfoWorld

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20. Juni 2023, SiliconANGLE News

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