DBMS > Postgres-XL vs. RDF4J vs. Stardog vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Postgres-XL vs. RDF4J vs. Stardog vs. TigerGraph

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

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

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

docs.tigergraph.com

Entwickler

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

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2004

2010

2017

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

RDF Schemas

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

distributed, parallel query execution

nein

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

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

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

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

TigerGraph Unveils CoPilot, Version 4.0, and New CEO
30. April 2024, Datanami

TigerGraph unveils GenAI assistant, introduces new CEO
30. April 2024, TechTarget

How TigerGraph CoPilot enables graph-augmented AI
30. April 2024, InfoWorld

New TigerGraph CEO Refocuses Efforts on Enterprise Customers
31. Juli 2023, Datanami

Aerospike takes on Neo4j and TigerGraph with launch of graph database
20. Juni 2023, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk