DBMS > Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. SpatiaLite

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.esgyn.cn

janusgraph.org

www.postgres-xl.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

www.postgres-xl.org/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

Esgyn

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2016

2015

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2008

Aktuelle Version

1703

0.6.3, Februar 2023

10 R1, Oktober 2018

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

C++, Java

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

serverlos

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

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

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

MVCC

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

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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