DBMS > Apache Doris vs. Badger vs. JanusGraph vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Badger vs. JanusGraph vs. OpenTSDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,60
Rang	#247	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	1,68
Rang	#142	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

github.com/dgraph-io/badger

janusgraph.org

opentsdb.net

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.janusgraph.org

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

DGraph Labs

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2017

2011

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

0.6.3, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL

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

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Clojure
Java
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

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

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB?
5. Juni 2024, hackernoon.com

Workload Isolation in Apache Doris: Optimizing Resource Management and Performance
25. Mai 2024, hackernoon.com

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Using Arrow Flight SQL Protocol in Apache Doris 2.1 For Super Fast Data Transfer
8. Mai 2024, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, ibm.com

JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off
13. Januar 2017, Datanami

Nordstrom Builds Flexible Backend Ops with Kubernetes, Spark and JanusGraph
3. Oktober 2019, The New Stack

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, ibm.com

bereitgestellt von Google News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

A real-time processing revival - O'Reilly Radar
2. April 2015, O'Reilly Radar

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk