DBMS > Apache Pinot vs. JanusGraph vs. RavenDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. JanusGraph vs. RavenDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,38
Rang	#275	Overall
	#126	Relational DBMS

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

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Website

pinot.apache.org

janusgraph.org

ravendb.net

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

docs.janusgraph.org

ravendb.net/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Hibernating Rhinos

Erscheinungsjahr

2015

2017

2010

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

0.6.3, Februar 2023

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 query language

nein

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

Clojure
Java
Python

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source 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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Authorization levels configured per client per database

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

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15. Mai 2019, Datanami

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