DBMS > Ignite vs. Postgres-XL vs. Stardog vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. Postgres-XL vs. Stardog vs. Yanza

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Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

ignite.apache.org

www.postgres-xl.org

www.stardog.com

yanza.com

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

www.postgres-xl.org/documentation

docs.stardog.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Stardog-Union

Yanza

Erscheinungsjahr

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2010

2015

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

10 R1, Oktober 2018

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java, .Net

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

distributed, parallel query execution

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

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

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

via event handlers

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

ACID

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 Hooks for custom implementations

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

Fire up big data processing with Apache Ignite
27. Oktober 2016, InfoWorld

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