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Hemos compilado una lista de 12 alternativas gratuitas y de pago para Trinity Graph Engine. Los principales competidores incluyen ArangoDB, Wikibase. Además de estos, los usuarios también realizan comparaciones entre Trinity Graph Engine y Flockdb, RedisGraph, Titan Database. También puedes echar un vistazo a otras opciones similares aquí: About.
Hemos compilado una lista de 12 alternativas gratuitas y de pago para Trinity Graph Engine. Los principales competidores incluyen ArangoDB, Wikibase. Además de estos, los usuarios también realizan comparaciones entre Trinity Graph Engine y Flockdb, RedisGraph, Titan Database. También puedes echar un vistazo a otras opciones similares aquí: About.
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La base de datos ArangoDB es una solución NoSQL de código abierto con un modelo de datos flexible para documentos ...
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Wikibase es el software que ejecuta Wikidata, pero también se puede usar para otros proyectos más allá de eso.
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FlockDB es una base de datos de gráficos distribuidos para almacenar listas de ayuda, con el objetivo de apoyar:
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Una base de datos de gráficos de alto rendimiento implementada como un módulo Redis.
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Titan es una base de datos de gráficos escalables optimizada para almacenar y consultar gráficos que contienen cientos de ...
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La base de datos Document-Graph admite consultas SQL y nativas, comandos asíncronos, intentos y ...
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NetworkX es un paquete de software de lenguaje Python para la creación, manipulación y estudio de ...
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Bitsy es una base de datos de gráficos en memoria pequeña, rápida, integrable y duradera que implementa los Blueprints ...
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Graph Engine (GE) is a distributed, in-memory, large graph processing engine, underpinned by a...
Graph Engine (GE) is a distributed, in-memory, large graph processing engine, underpinned by a...
Web-Based
Graph Engine is a distributed, in-memory, large graph processing engine.
The distributed RAM store provides a globally addressable high-performance key-value store over a cluster of machines. Through the RAM store, GE enables the fast random data access power over a large distributed data set.
The capability of fast data exploration and distributed parallel computing makes GE a natural large graph processing platform. GE supports both low-latency online query processing and high-throughput offline analytics on billion-node large graphs.
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