DBMS > Apache Impala vs. JanusGraph vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. JanusGraph vs. ObjectBox

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS
	#7	Vektor DBMS

Website

impala.apache.org

janusgraph.org

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.janusgraph.org

docs.objectbox.io

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2013

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.6.3, Februar 2023

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 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

C++

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Clojure
Java
Python

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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28. November 2017, Datanami

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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

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13. Januar 2017, Datanami

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15. September 2017, ibm.com

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4. Dezember 2018, FinSMEs

The Megashift Towards Decentralized Edge Computing
27. August 2021, hackernoon.com

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