DBMS > Apache Cassandra vs. Greenplum vs. JanusGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Cassandra vs. Greenplum vs. JanusGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	108,21
Rang	#11	Overall
	#1	Wide Column Stores

Punkte	7,49
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	1,70
Rang	#130	Overall
	#10	Graph DBMS

Website

cassandra.apache.org

greenplum.org

janusgraph.org

Technische Dokumentation

cassandra.apache.org/doc/latest

docs.greenplum.org

docs.janusgraph.org

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

Pivotal Software Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Erscheinungsjahr

2008

2005

2017

Aktuelle Version

5.0-rc1, Juli 2024

7.0.0, September 2023

1.0.0, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheitsabfragen, nicht immer die performanteste Lösung

SQL

Support of SQL

SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language, eine SQL-ähnliche Abfragesprache)
Thrift

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C
Java
Perl
Python
R

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomizität und Isolation innerhalb einzelner Operationen werden unterstützt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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