DBMS > EsgynDB vs. GraphDB vs. SvectorDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. GraphDB vs. SvectorDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Enterprise-ready RDF and graph database with efficient reasoning, cluster and external index synchronization support. It supports also SQL JDBC access to Knowledge Graph and GraphQL over SPARQL.

Serverless cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Vektor DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	2,57
Rang	#95	Overall
	#7	Graph DBMS
	#3	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#21	Vektor DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.ontotext.com

svectordb.com

Technische Dokumentation

graphdb.ontotext.com/documentation

www.svectordb.com/docs

Entwickler

Esgyn

Ontotext

SvectorDB

Erscheinungsjahr

2015

2000

2023

Aktuelle Version

10.4, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, vector

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes

SQL

Support of SQL

stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

GeoSPARQL
GraphQL
GraphQL Federation
Java API
JDBC
RDF4J API
RDFS
RIO
Sail API
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL 1.1

OpenAPI 3.0, RESTful HTTP API, Python SDK, JavaScript / TypeScript SDK

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C#
Clojure
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Constraint checking

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Default Basic authentication through RDF4J client, or via Java when run with cURL, default token-based in the Workbench or via Rest API, optional access through OpenID or Kerberos single sign-on.

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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