# Beste Graphdatenbanklösungen - Seite 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Graphdatenbanken verwenden topografische Datenmodelle, um Daten zu speichern. Diese Datenbanken verbinden spezifische Datenpunkte (Knoten) und erstellen Beziehungen (Kanten) in Form von Graphen, die dann vom Benutzer mit Abfragen abgerufen werden können. Knoten können Kunden, Unternehmen oder beliebige Daten darstellen, die ein Unternehmen aufzeichnen möchte. Kanten werden von der Datenbank gebildet, sodass Beziehungen zwischen Knoten vom Benutzer leicht verstanden werden können. Unternehmen können Graphdatenbanken nutzen, wenn sie Daten abrufen und keine Zeit damit verbringen möchten, diese in eindeutige Beziehungen zu organisieren. Große Unternehmen können komplexe Abfragen verwenden, um präzise und detaillierte Informationen über ihre Kunden- und Benutzerinformationen oder Produktverfolgungsdaten abzurufen, unter anderem. Datenbankadministratoren können hohe Datenwerte skalieren und dennoch nutzbare Modelle erstellen. Einige Unternehmen können sich dafür entscheiden, eine RDF-Datenbank zu betreiben, eine Art von Graphdatenbank, die sich auf das Abrufen von Tripeln konzentriert, oder Informationen, die in einer Subjekt-Prädikat-Objekt-Beziehung organisiert sind. Ähnliche Arten von Datenbanken umfassen Dokumentdatenbank-Tools, Schlüssel-Wert-Speicher-Tools, objektorientierte Datenbank-Tools und mehr. Entwickler, die nach einer kostengünstigen Lösung suchen, können sich kostenlose Datenbanksoftware ansehen. Um in die Kategorie der Graphdatenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Daten speichern - Daten in einem topografischen Schema aufzeichnen und darstellen - Benutzern ermöglichen, die Daten mit einer Abfragesprache abzurufen ## How Many Graphdatenbanken Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 68 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 1 - **Buyer Segments**: Unternehmen 67% │ Kleinunternehmen 33% - **Top Trending Product**: Elastic Stack (+0.018) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Graphdatenbanken Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 1,000+ Authentische Bewertungen - 68+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Graphdatenbanken Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Arango](https://www.g2.com/de/products/arango/reviews) - **Höchste Leistung:** [GraphJSON](https://www.g2.com/de/products/graphjson/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Amazon Neptune](https://www.g2.com/de/products/amazon-neptune/reviews) - **Top-Trending:** [Stardog](https://www.g2.com/de/products/stardog/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/de/products/neo4j-graph-database/reviews) --- **Sponsored** ### Kintone Kintone ist eine No-Code-Geschäftsanwendungsplattform, die darauf ausgelegt ist, nicht-technische Benutzer zu befähigen, robuste Anwendungen, Workflows und Datenbanken zu erstellen, die auf ihre Teams und Organisationen zugeschnitten sind. Durch die Nutzung einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die Klicks gegenüber dem Codieren betont, ermöglicht Kintone Einzelpersonen, Anwendungen zu entwickeln, die Geschäftsprozesse optimieren, die Zusammenarbeit bei Projekten und Aufgaben verbessern und die Berichterstattung über komplexe Daten erleichtern. Diese Plattform ist besonders vorteilhaft für Geschäftsanwender, die sofortige Lösungen benötigen, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu haben. Kintone bietet eine breite Palette vorgefertigter Anwendungen, die verschiedene Anwendungsfälle abdecken, darunter Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Projektmanagement, Bestandsverwaltung und mehr. Diese Vorlagen ermöglichen es den Benutzern, sofort loszulegen und die Anwendungen an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, wodurch die Zeit und der Aufwand für die Implementierung neuer Systeme erheblich reduziert werden. Die Zielgruppe von Kintone umfasst kleine bis mittelgroße Unternehmen, Projektmanager, Teamleiter und alle Fachleute, die ihren Workflow optimieren möchten, ohne auf IT-Abteilungen oder externe Entwickler angewiesen zu sein. Der No-Code-Ansatz demokratisiert die App-Entwicklung und ermöglicht es Benutzern aus verschiedenen Bereichen, an der Erstellung von Lösungen teilzunehmen, die ihre einzigartigen Herausforderungen adressieren. Diese Inklusivität fördert eine Kultur der Innovation innerhalb von Organisationen, da Teammitglieder Ideen und Verbesserungen basierend auf ihren eigenen Erfahrungen einbringen können. Zu den Hauptmerkmalen von Kintone gehören anpassbare Dashboards, automatisierte Workflows und Tools für die Echtzeit-Zusammenarbeit. Benutzer können Dashboards entwerfen, die Einblicke in ihre Projekte und Daten auf einen Blick bieten, während automatisierte Workflows helfen, sich wiederholende Aufgaben zu eliminieren, sodass sich Teammitglieder auf wertschöpfendere Aktivitäten konzentrieren können. Die Plattform unterstützt auch die Echtzeit-Zusammenarbeit, sodass Teams nahtlos zusammenarbeiten, Updates teilen und den Fortschritt bei Projekten verfolgen können, ohne ständige Meetings oder E-Mail-Austausch zu benötigen. Kintone zeichnet sich in der Kategorie der No-Code-Plattformen dadurch aus, dass es eine flexible und skalierbare Lösung bietet, die mit Organisationen wächst. Seine Fähigkeit, sich in andere Tools und Dienste zu integrieren, verbessert seine Funktionalität weiter und ermöglicht es Benutzern, ein umfassendes Ökosystem zu schaffen, das ihren sich entwickelnden Geschäftsanforderungen gerecht wird. Indem es eine leistungsstarke, aber zugängliche Plattform für die App-Entwicklung bereitstellt, befähigt Kintone Benutzer, die Kontrolle über ihre Workflows zu übernehmen und die Effizienz innerhalb ihrer Teams zu steigern. [Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=304&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=660&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=318&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16406&secure%5Bresource_id%5D=304&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fgraph-databases%3Fpage%3D3&secure%5Btoken%5D=f034e1cd91e78be6782866f3c4254c3c7930f0e0591c59d557296ea0736bf27c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.kintone.com%2Fhow-to-get-started-with-kintone2%2F%3Futm_campaign%3DG2%2520Ads%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_term%3DGet%2520started%2520CTA&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Graphdatenbanken Products in 2026? ### 1. [Aerospike Graph](https://www.g2.com/de/products/aerospike-graph/reviews) Aerospike Graph ist eine leistungsstarke, verteilte Graphdatenbank, die entwickelt wurde, um umfangreiche Graphdatensätze mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu verwalten und abzufragen. Auf der robusten Aerospike-Datenbank aufgebaut, nutzt sie das Apache TinkerPop-Framework, um komplexe Graphberechnungen zu unterstützen. Aerospike Graph ist ideal für Anwendungen wie Customer 360, Identitätsgraphen und Betrugserkennung und bietet Echtzeit-Performance selbst bei Datenvolumen im Unternehmensmaßstab. **Who Is the Company Behind Aerospike Graph?** - **Verkäufer:** [Aerospike](https://www.g2.com/de/sellers/aerospike) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 2. [BangDB](https://www.g2.com/de/products/iqlect-bangdb/reviews) BangDB ist eine Plattform, die eine End-to-End-Lösung für den Echtzeit-Big-Data-Analyseprozess bietet. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind BangDB?** - **Verkäufer:** [IQLECT](https://www.g2.com/de/sellers/iqlect) - **Hauptsitz:** Bangalore, India - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are BangDB's Pros and Cons? **Pros:** - Optionen (1 reviews) - Sucheffizienz (1 reviews) - Sichtbarkeit (1 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Lernschwierigkeit (1 reviews) ### 3. [Data Graphs](https://www.g2.com/de/products/data-graphs/reviews) Die schnellste und benutzerfreundlichste Wissensgraph-Datenbank. Data Graphs ist die schnellste Enterprise Knowledge Graph Database Plattform, sowohl in der Leistung als auch in der Geschwindigkeit der Einrichtung und des Starts. Modellieren, laden, erkunden, integrieren und mit Leichtigkeit einführen. Keine Sorge um technische Komplexität. Robuste Datenverwaltung ist direkt integriert. **Who Is the Company Behind Data Graphs?** - **Verkäufer:** [Data Language](https://www.g2.com/de/sellers/data-language) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** London, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datalanguage (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [Enterprise GraphQL Platform](https://www.g2.com/de/products/enterprise-graphql-platform/reviews) Grafbase ist eine GraphQL-Plattform, die für das Management von föderierten Graphen in Unternehmensumgebungen über verteilte Systeme hinweg entwickelt wurde. Sie bietet ein einheitliches Gateway, das es Teams ermöglicht, APIs aus mehreren Datenquellen mithilfe eines deklarativen CLI, eines Konfigurationsmodells und einer erweiterbaren Laufzeitumgebung zu komponieren. Grafbase umfasst ein Schema-Register, Schema-Überprüfungen, Unterstützung für persistente Abfragen und Werkzeuge für lokale Entwicklung und Automatisierung der Bereitstellung. Erweiterungen ermöglichen die sichere Integration mit Drittanbietersystemen und erlauben die schrittweise Einführung von Föderation über Teams und Umgebungen hinweg. Sicherheitsfunktionen umfassen Authentifizierung, Autorisierung, Zugriffstoken, Nachrichten-Signierung und vertrauenswürdige Dokumente. Verkehrssteuerungen wie Ratenbegrenzung, Operationslimits und Abfragekomplexitätsregeln sind integriert. Grafbase unterstützt sowohl selbst gehostete als auch verwaltete Cloud-Bereitstellungen mit erweiterten Konfigurationsoptionen, die darauf ausgelegt sind, Plattform-Engineering-Praktiken, Infrastrukturkontrollen und SDLC-Governance-Modelle zu unterstützen. **Who Is the Company Behind Enterprise GraphQL Platform?** - **Verkäufer:** [Grafbase](https://www.g2.com/de/sellers/grafbase) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/grafbase (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [Fluree](https://www.g2.com/de/products/fluree/reviews) Fluree ist eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die entwickelt wurde, um sichere, interoperable und überprüfbare Datenökosysteme zu schaffen. Durch die Integration von Blockchain-Technologie mit einer Graph-Datenbankstruktur stellt Fluree die Datenintegrität sicher, erleichtert nahtloses Teilen von Daten und unterstützt komplexe Datenbeziehungen. Dieser Ansatz befähigt Organisationen, vertrauenswürdige, verknüpfte und zusammensetzbare Datensysteme zu bauen, die über Anwendungen, Organisationen und Geräte hinweg skalierbar sind. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Fluree Core: Eine Open-Source-Wissensgraph-Datenbank, die digitales Vertrauen, datengesteuerte Zugriffspolitiken und verknüpfte Datenstandards einbettet. Sie unterstützt mehrere Abfragesprachen, darunter SPARQL, GraphQL, SQL und FlureeQL, und bietet feingranulare Zugriffskontrolle. - Fluree Sense: Eine KI-gesteuerte Pipeline, die strukturierte Daten aufnimmt, klassifiziert und meistert, um Rohgeschäftsdaten in semantische Goldene Datensätze zu verwandeln. Sie automatisiert die Prozesse der Datenentdeckung, -bereinigung und -zuordnung und verbessert die Datenqualität und Interoperabilität. - Fluree CAM: Nutzt natürliche Sprachverarbeitung, um unstrukturierte digitale Assets automatisch zu klassifizieren und zu taggen und sie in organisierte, semantisch reiche Inhalte zu verwandeln. - Fluree ITM: Ermöglicht die Erstellung und Pflege von kontrollierten Vokabularen, von einfachen Taxonomien bis hin zu komplexen Ontologien, und erleichtert konsistentes Datenmodellieren und -management. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Fluree adressiert die Herausforderungen von Datensilos, Sicherheit und Interoperabilität, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Vertrauen und Governance direkt in die Datenschicht einbettet. Organisationen können Fluree nutzen, um: - Datenintegrität und Sicherheit sicherzustellen: Durch die Kombination von Blockchain-Technologie mit einer Graph-Datenbank bietet Fluree manipulationssichere Datenspeicherung und feingranulare Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass Daten sicher und überprüfbar bleiben. - Nahtloses Teilen von Daten zu erleichtern: Flurees Unterstützung für verknüpfte Datenstandards und seine zusammensetzbare Architektur ermöglichen es Organisationen, Datensilos abzubauen und effizientes Teilen von Daten über Anwendungen, Abteilungen und externe Partner hinweg zu ermöglichen. - Datenqualität und Interoperabilität zu verbessern: Durch KI-gesteuerte Tools wie Fluree Sense und Fluree CAM können Organisationen die Bereinigung, Klassifizierung und Zuordnung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten automatisieren, was zu hochwertigen, interoperablen Datenressourcen führt. - Fortgeschrittene Analysen und KI-Initiativen zu unterstützen: Flurees Wissensgraph-Datenbankstruktur und semantische Fähigkeiten bieten eine robuste Grundlage für fortgeschrittene Analysen, maschinelles Lernen und KI-Anwendungen, die es Organisationen ermöglichen, tiefere Einblicke zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben. Durch die Integration dieser Funktionen befähigt Fluree Organisationen, intelligente Datenökosysteme zu bauen, die sicher, skalierbar und bereit sind, den Anforderungen des modernen Datenmanagements und der Analytik gerecht zu werden. **Who Is the Company Behind Fluree?** - **Verkäufer:** [Fluree](https://www.g2.com/de/sellers/fluree) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Winston Salem, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fluree-pbc/ (50 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [Gemini Data](https://www.g2.com/de/products/gemini-data/reviews) Gemini Enterprise is a cloud-native, no-code platform designed to seamlessly integrate generative AI with your organization's critical business data. By creating a contextual layer atop existing data sources, it enables rapid decision-making through a secure and trustworthy AI experience. This user-friendly platform allows both technical and non-technical users to connect, manage, and analyze data without the need for specialized IT skills, accelerating the adoption of AI-driven insights across the enterprise. Key Features and Functionality: - Data Connectivity: Easily connect to various enterprise data sources, including sales, finance, products, supply chain, and security, facilitating comprehensive data integration. - No-Code Interface: Utilize a wizard-driven, no-code environment that simplifies data importation and modeling, eliminating the need for complex coding or query languages. - Semantic Layer Creation: Develop a semantic understanding of your data to enhance accuracy, specificity, and explainability, thereby minimizing AI hallucinations. - Generative AI Agnostic: Apply the latest generative AI models to your business data without requiring machine learning expertise, fine-tuning, or additional training. - Enterprise AI Assistant: Interact with an AI assistant capable of answering business-related questions and generating analytical reports, streamlining information retrieval and reporting processes. Primary Value and Problem Solved: Gemini Enterprise addresses the challenge of integrating generative AI into existing business infrastructures by providing a straightforward, secure, and efficient platform. It empowers organizations to harness AI capabilities without the typical complexities associated with data integration and model training. By enabling rapid deployment and broad adoption, Gemini Enterprise enhances decision-making processes, improves operational efficiency, and delivers a higher return on AI investments. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Gemini Data?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Gemini Data?** - **Verkäufer:** [Gemini Data](https://www.g2.com/de/sellers/gemini-data) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Greenbrae, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/gemini-data-inc (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 7. [Graph Story](https://www.g2.com/de/products/graph-story/reviews) Graph Story bietet Graphdatenbanken, Anwendungen und Lösungen als Dienstleistung an. **Who Is the Company Behind Graph Story?** - **Verkäufer:** [Graph Story](https://www.g2.com/de/sellers/graph-story) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Memphis, US - **Twitter:** @graphstoryco (584 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/graph-story/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 8. [IBM Compose for JanusGraph](https://www.g2.com/de/products/ibm-compose-for-janusgraph/reviews) JanusGraph ist eine skalierbare Graphdatenbank, die für die Speicherung und Abfrage hochvernetzter Daten optimiert ist und Ihnen eine einfache und effiziente Datenabfrage aus komplexen Strukturen ermöglicht. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IBM Compose for JanusGraph?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind IBM Compose for JanusGraph?** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 9. [Macrometa](https://www.g2.com/de/products/macrometa/reviews) Macrometa ist eine hyper-verteilte Cloud-Plattform mit einem Global Data Network (GDN) und PhotonIQ, einem KI-gestützten Edge Delivery Network. Mit über 175 Points of Presence (PoPs) weltweit ermöglicht Macrometa Unternehmen, Echtzeit-Apps und APIs zu erstellen, die Daten innerhalb von Millisekunden weltweit speichern, verarbeiten und bereitstellen. PhotonIQ: KI-gesteuerte Edge-Dienste PhotonIQ, Macrometas Suite von Edge-Diensten, nutzt KI und maschinelles Lernen, um schnellere, effizientere und sichere digitale Erlebnisse in verschiedenen Sektoren wie E-Commerce, Gaming und Finanzdienstleistungen zu bieten. Zu den wichtigsten PhotonIQ-Diensten gehören: Performance Proxy (P3): Verbessert Core Web Vitals und optimiert Web-Assets Dynamisches Prerendering: Verbessert die Seitengeschwindigkeit und SEO Virtuelle Warteräume: Verwalten von Hochlastszenarien Digitale Fingerabdrücke: Ermöglicht datenschutzfreundliches Nutzer-Tracking Unvergleichliche Leistung Die Plattform von Macrometa gewährleistet globale P90-Rundreise-Antwortzeiten von unter 50 ms, mit der Fähigkeit, Ergebnisse weltweit in unter 50 ms bereitzustellen. Diese ultraschnelle Leistung kann die Konversionen erheblich steigern, mit berichteten Zuwächsen von bis zu 72 % bei Verbesserungen der App-Leistung. Kosteneffizient und Entwicklerfreundlich Die effiziente Architektur von Macrometa reduziert in der Regel die Cloud-Ausgaben um 50 % oder mehr im Vergleich zu herkömmlichen Anbietern. Die Plattform beschleunigt Entwicklungszyklen und ermöglicht es Unternehmen, die KI-gestützten Edge-Dienste von PhotonIQ in 60 Tagen oder weniger zu implementieren. Entwickler können die API von Macrometa in jeder Programmiersprache nutzen, was eine schnelle Produktentwicklung und Feature-Bereitstellung erleichtert, ohne dass Fachwissen in verteilten Systemen erforderlich ist. Durch die Kombination von Spitzentechnologie mit Benutzerfreundlichkeit ermöglicht Macrometa Unternehmen, außergewöhnliche Benutzererlebnisse zu liefern, organischen Traffic zu steigern und erhebliche Verbesserungen in der Web-Performance und Sicherheit zu erzielen. **Who Is the Company Behind Macrometa?** - **Verkäufer:** [Macrometa](https://www.g2.com/de/sellers/macrometa) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Palo Alto, US - **Twitter:** @macrometa (397 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [mapgraph](https://www.g2.com/de/products/mapgraph/reviews) mapgraph hat eine grundlegende In-Memory-Datenbank zum Speichern verknüpfter Karten in Clojure und ClojureScript. **Who Is the Company Behind mapgraph?** - **Verkäufer:** [mapgraph](https://www.g2.com/de/sellers/mapgraph) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [OrigoDB](https://www.g2.com/de/products/origodb/reviews) OrigoDB ermöglicht es Ihnen, hochwertige, geschäftskritische Systeme mit Echtzeit-Performance in einem Bruchteil der Zeit und Kosten zu erstellen. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind OrigoDB?** - **Verkäufer:** [OrigoDB](https://www.g2.com/de/sellers/origodb) - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** EDINBURGH, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/origo-services-ltd/?originalSubdomain=uk (160 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 12. [Relay Framework](https://www.g2.com/de/products/relay-framework/reviews) Relay ist für hohe Leistung in jeder Größenordnung ausgelegt. Relay hält das Management der Datenabfrage einfach, egal ob Ihre App Dutzende, Hunderte oder Tausende von Komponenten hat. Und dank des inkrementellen Compilers von Relay bleibt Ihre Iterationsgeschwindigkeit hoch, selbst wenn Ihre App wächst. **Who Is the Company Behind Relay Framework?** - **Verkäufer:** [Relay.dev](https://www.g2.com/de/sellers/relay-dev) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [SAP Knowledge Graph](https://www.g2.com/de/products/sap-knowledge-graph/reviews) Steuern Sie leistungsstarke Geschäftsprozesse mit KI, die den vollständigen Kontext Ihrer Daten versteht. **Who Is the Company Behind SAP Knowledge Graph?** - **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap) - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,228 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NYSE:SAP ### 14. [Sparksee](https://www.g2.com/de/products/sparksee/reviews) Sparksee (früher bekannt als DEX) ist eine Graphdatenbank, die Platz und Leistung mit einem kleinen Speicherbedarf und einer schnellen Analyse großer Netzwerke kompatibel macht. **Who Is the Company Behind Sparksee?** - **Verkäufer:** [Sparsity Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/sparsity-technologies) - **Gründungsjahr:** 2010 - **Hauptsitz:** Barcelona, ES - **Twitter:** @SparsityTech (874 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sparsity-technologies/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 15. [ThingSpan enterprise graph and data fusion platform](https://www.g2.com/de/products/thingspan-enterprise-graph-and-data-fusion-platform/reviews) ThingSpan ist eine unternehmensgerechte, massiv skalierbare verteilte Plattform, die für Graph-Analysen und Echtzeit-Beziehungsentdeckung entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Organisationen, Verbindungen über mehrere Datenquellen in Echtzeit zu analysieren und erleichtert die schnelle Navigation und Mustererkennung innerhalb komplexer Datensätze. Durch die Integration mit branchenüblichen Open-Source-Technologien wie Apache Spark, Kafka, YARN und Hadoop gewährleistet ThingSpan eine kosteneffiziente Skalierbarkeit auf Commodity-Clustern. Seine Architektur unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, was eine sofortige Analyse von Streaming-Daten von IoT-Sensoren und anderen Quellen ermöglicht und somit rechtzeitige Einblicke und umsetzbare Informationen liefert. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Echtzeit-Graph-Analysen: Ermöglicht die sofortige Entdeckung von Beziehungen und Mustern innerhalb von Daten, was eine schnelle Entscheidungsfindung unterstützt. - Integration mit Open-Source-Technologien: Arbeitet nahtlos mit Apache Spark, Kafka, YARN und Hadoop zusammen und gewährleistet Kompatibilität und Skalierbarkeit. - Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten: In der Lage, verschiedene Datentypen aus verschiedenen Quellen, einschließlich IoT-Geräten, zu erfassen und zu analysieren. - Hochgeschwindigkeitsleistung: Organisiert Daten in realen Objekten, beseitigt Ineffizienzen, die mit traditionellen relationalen Datenbanken verbunden sind, und unterstützt Datenvolumen über das Petabyte-Niveau hinaus. - Parallele Erfassung und Analyse: Ermöglicht die gleichzeitige Datenerfassung und -analyse, reduziert Latenzzeiten und verbessert die Reaktionsfähigkeit. Primärer Wert und gelöstes Problem: ThingSpan adressiert die Herausforderung, versteckte Beziehungen und Muster innerhalb riesiger und komplexer Datensätze in Echtzeit aufzudecken. Durch die Bereitstellung einer skalierbaren und effizienten Plattform für Graph-Analysen befähigt es Organisationen, Rohdaten schnell in bedeutungsvolle Einblicke zu verwandeln. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungen, die eine sofortige Interpretation von Streaming-Daten erfordern, wie z.B. solche, die IoT-Sensoren einbeziehen, wo eine rechtzeitige Analyse zu proaktiven Entscheidungen und Wettbewerbsvorteilen führen kann. **Who Is the Company Behind ThingSpan enterprise graph and data fusion platform?** - **Verkäufer:** [Objectivity](https://www.g2.com/de/sellers/objectivity) - **Gründungsjahr:** 1988 - **Hauptsitz:** San Jose, US - **Twitter:** @objectivitydb (1,942 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/objectivity (21 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Vaticle](https://www.g2.com/de/products/vaticle/reviews) Vaticle ist ein Team von Menschen, die von einem Zweck angetrieben werden: die komplexesten Probleme der Welt durch Wissensengineering zu lösen. Wir sind die Erfinder der Grakn-Wissensdatenbank und der Graql-Abfragesprache. Unsere Technologie hilft Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich der Lebenswissenschaften, Verteidigung & Sicherheit, Finanzdienstleistungen und Robotik, intelligente Systeme zu bauen, von denen wir glauben, dass sie die Welt verändern werden. **Who Is the Company Behind Vaticle?** - **Verkäufer:** [vaticle](https://www.g2.com/de/sellers/vaticle) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @GraknLabs (16 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/typedb (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [Vertexdb](https://www.g2.com/de/products/vertexdb/reviews) Vertex ist eine leistungsstarke Graphdatenbank, die automatische Speicherbereinigung unterstützt und auf libevent und tokyocabinet basiert. **Who Is the Company Behind Vertexdb?** - **Verkäufer:** [Vertexdb](https://www.g2.com/de/sellers/vertexdb) - **Hauptsitz:** Newcastle Upon Tyne, - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 18. [xtendr](https://www.g2.com/de/products/xtendr/reviews) xtendr erleichtert den sicheren Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Teams, Abteilungen und Organisationen - und generiert dabei leistungsstarke Einblicke, ohne jemals die Privatsphäre zu gefährden. Durch die Verwendung einer Kombination von marktführenden Privacy Enhancing Technologies (PETs) ermöglicht xtendr den Teilnehmern, Daten sicher mit externen Analyseanbietern zu teilen und ihre Datensätze zu bündeln, um aus einem breiteren Spektrum an Informationen zu lernen - alles, ohne jemals persönliche oder sensible Informationen preiszugeben. Mit Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung ermöglicht xtendr den Kollaborateuren, Datensätze zu kombinieren, um die Forschung zu verbessern, die Analyse von Zielgruppen zu optimieren, Muster und Trends zu erkennen und mehr. **Who Is the Company Behind xtendr?** - **Verkäufer:** [xtendr](https://www.g2.com/de/sellers/xtendr) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Budapest, HU - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/xtendr (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is Graphdatenbanken? [IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Graphdatenbanken? - [Dokumentdatenbanken](https://www.g2.com/de/categories/document-databases) - [Schlüssel-Wert-Datenbanken](https://www.g2.com/de/categories/key-value-databases) - [Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter](https://www.g2.com/de/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Graphdatenbanken? ### Was Sie über Graphdatenbanken wissen sollten ### Was sind Graphdatenbanken? Graphdatenbanken sind dafür konzipiert, Beziehungen (_Kanten_) zwischen Datenpunkten (_Knoten_) darzustellen. Weniger strukturell starr als relationale Datenbanken, erlauben Graphdatenbanken, dass Knoten eine Vielzahl von Kanten haben können; das heißt, es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Beziehungen, die ein Knoten haben kann. (Ein Beispiel dafür finden Sie im folgenden Abschnitt.) Zusätzlich kann jede Kante mehrere Merkmale haben, die sie definieren. Es gibt keine formale Begrenzung—noch Standardisierung—für die Anzahl der Kanten, die jeder Knoten haben kann, noch für die Anzahl der Merkmale, die eine Kante haben kann. Graphdatenbanken können auch viele verschiedene Informationen enthalten, die normalerweise nicht unbedingt miteinander in Beziehung stehen würden. Jeder Knoten wird durch Informationsstücke definiert, die _Eigenschaften_ genannt werden. Eigenschaften könnten Namen, Daten, Identifikationsnummern, grundlegende Beschreibungen oder andere Informationen sein—alles, was den Knoten selbst beschreibt. Knoten sind durch Kanten verbunden, die _gerichtet_ oder _ungerichtet_ sein können. Wie in der mathematischen Graphentheorie ist eine ungerichtete Kante _bidirektional_; das heißt, eine Beziehung kann von Knoten A zu Knoten B und von Knoten B zu Knoten A getragen werden. Eine gerichtete Kante hingegen hat nur in eine Richtung Bedeutung, sagen wir von Knoten B zu Knoten A. Wichtige Vorteile von Graphdatenbanken - Organisieren Sie eine Vielzahl von Daten ohne starre Strukturen - Bieten Sie flexible Skalierung und Anpassung von Natur aus - Beschreiben Sie zahlreiche Datenbeziehungsmerkmale gleichzeitig ### Warum Graphdatenbanken verwenden? Graphdatenbanken sind ideal zum Speichern und Abrufen von Informationen, die unabhängig, aber auf mehrere Arten miteinander verbunden sind. Zum Beispiel, wenn ein Benutzer eine Gruppe von Freunden abbilden möchte. Jeder Freund wäre ein Knoten, mit Kanten zwischen jedem Freund mit der Eigenschaft „Freunde". Aber, sagen wir, zwei dieser Freunde sind Arbeitskollegen; dann hätte ihre Kante auch die Eigenschaft „Arbeitskollegen". Kanten können weiter definiert werden, indem gemeinsame Interessen, persönliche Erfahrungen und so weiter hinzugefügt werden. Da Graphdatenbanken von Natur aus am besten geeignet sind, breite Datensätze zu organisieren, durch die es keine einheitlichen Beziehungen oder Arten von Daten gibt, können sie unschätzbare Werkzeuge für soziale Kartierung, Stammdatenmanagement, Wissensgraphen/Ontologie, Infrastrukturkartierung, Empfehlungssysteme und mehr sein. Ein Unternehmen könnte jeden Knoten zu einem seiner Produkte machen und Kanten Empfehlungsbeziehungen basierend darauf zeichnen lassen, welches Produkt ein Verbraucher möglicherweise kauft. Es könnte auch Beziehungen zwischen Kontakten, Abteilungen und mehr abbilden. Graphdatenbanken sind von Natur aus flexibel und skalierbar, sodass ein Geschäftsanwender keinen genauen oder vollständigen Anwendungsfall für eine Graphdatenbank kennen muss, bevor er sie erstellt. Das Erweitern einer Graphdatenbank besteht darin, neue Knoten und alle potenziellen Kanten hinzuzufügen, die mit ihnen verbunden sein könnten. ### Wer verwendet Graphdatenbanken? Wie andere Datenbanken werden Graphdatenbanken hauptsächlich von einem Datenbankadministrator oder Team verwaltet. Das gesagt, aufgrund ihrer breiten Abdeckung werden Graphdatenbanken oft von mehreren Organisationen innerhalb eines Unternehmens genutzt. Entwicklung, IT, Abrechnung und mehr hätten alle berechtigte Gründe, auf Graphdatenbanken zugreifen zu müssen, abhängig von ihren zugewiesenen Verwendungen innerhalb des Unternehmens. ### Funktionen von Graphdatenbanken Graphdatenbanklösungen verfügen in der Regel über die folgenden Funktionen. Datenbankerstellung und -wartung — Graphdatenbanken ermöglichen es Benutzern, einfach eine oder mehrere Datenbanken zu erstellen und zu pflegen. CRUD-Operationen — Ein Akronym für _erstellen, lesen, aktualisieren und löschen_, CRUD-Operationen definieren grundlegende Operationen vieler Datenbanken. Graphdatenbanken sollten in der Lage sein, diese Operationen auszuführen und können dies normalerweise mit ähnlicher Fähigkeit wie der bekannteste CRUD-orientierte Datenbanktyp, relational. Skalierbarkeit und Flexibilität — Graphdatenbanken können mit den Geschäftsanforderungen wachsen und sich erweitern. Im Gegensatz zu einigen anderen Datenbanklösungen können sie schneller skalieren, ohne sich um eine strikte Datenorganisation sorgen zu müssen, sondern verlassen sich stattdessen auf die Entwicklung von Beziehungen zwischen neuen und bestehenden Knoten. Vereinfachte Abfragen — Graphdatenbanken können einige größere Abfragekomplexitäten überspringen, indem sie Dinge wie Fremdschlüssel, verschachtelte Abfragen und Join-Anweisungen zugunsten direkter oder transitiver Beziehungen umgehen. Betriebssystemkompatibilität — Graphdatenbanken erfordern kein spezifisches Betriebssystem, um zu laufen, was sie zu einer flexiblen Wahl für jedes Betriebssystem macht. ### Trends im Zusammenhang mit Graphdatenbanken Graph vs. relational — Die Diskussion Graphdatenbank vs. relationale Datenbank ist ein fortlaufender Konfliktpunkt für Datenbankbenutzer und -administratoren gleichermaßen. Graphdatenbanken eignen sich im Allgemeinen besser für flüssigere Datenabfragen mit einfacherer Abfragesyntax und sind im Allgemeinen besser darin, ohne die Notwendigkeit, neue oder spezifische Schemata vorzubereiten, zu skalieren. Aber die Schema-Rigidität und Daten-Normalisierung von relationalen Datenbanken kann in einigen Anwendungsfällen äußerst vorteilhaft sein, und sie sind auch im Allgemeinen besser geeignet für die Implementierung und Durchsetzung von Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien. ### Potenzielle Probleme mit Graphdatenbanken Sicherheit und Datenschutz — Wie oben angedeutet, können Graphdatenbanken mit Sicherheits- und Datenschutzsituationen zu kämpfen haben. Sie erfordern strengere Implementierungen von Sicherheits- und Zugriffsmaßnahmen. Da Graphdatenbanken mehr auf die Abbildung von Beziehungen ausgerichtet sind, kann diese Struktur auch auf eine Weise genutzt werden, die Datenschutzbedenken aufwerfen könnte, wie z.B. eine offenere Sicht auf einen Kunden oder Klienten zu offenbaren—und jeden anderen potenziellen Kunden oder Klienten, mit dem sie in Beziehung stehen. Unternehmen, die Graphdatenbanken implementieren, sollten besonders darauf achten, sowohl den Zugriff auf diese Datenbanken als auch die Datenbanken selbst zu sichern. Datenintegritätsimplikationen — Graphdatenbanken vereinfachen die Art und Weise, wie Informationen sich auf andere Informationen beziehen. Indem sie die Beziehung verkürzen oder verdichten (im Vergleich zu, sagen wir, dem Durchlaufen zahlreicher Tabellen in einer relationalen Datenbank), ist es besonders wichtig, dass alle Daten in einer Graphdatenbank korrekt sind. Eine falsch ausgerichtete Beziehung kann direkt zu falschen Daten führen, im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, wo falsche Daten auf ein Problem stoßen könnten, während einer verschachtelten Abfrage einen Fehler werfen und das Problem aufdecken. Daher ist bei der Verwendung von Graphdatenbanken die Datenintegrität von besonders hoher Bedeutung. ### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Graphdatenbanken Viele Gespräche über Graphdatenbanken werden durch eine oder beide der folgenden Alternativen kontextualisiert. [RDF-Datenbanken](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — Eine Art von Graphdatenbank, Resource Description Framework (RDF) oder _Triplestore_-Datenbanken funktionieren nach dem Konzept, Daten als Tripel zu speichern. Tripel—in einem „Subjekt–Prädikat–Objekt"-Format—werden speziell verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Dingen zu beschreiben. [Relationale Datenbanken](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — Relationale Datenbanken—die standardmäßigen „Zeilen und Spalten"-Datenspeicher—waren seit ihrer Einführung der Standard für Datenbanken. Sie bringen eine deutlich rigidere Struktur mit sich als Graphdatenbanken, was äußerst vorteilhaft sein kann, um große Mengen ähnlicher Daten zu verfolgen, aber es könnte komplizierter machen, Beziehungen zwischen diesen Daten zu verfolgen.