DBMS > Badger vs. JanusGraph vs. MarkLogic

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. JanusGraph vs. MarkLogic

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

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

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

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

Punkte	5,18
Rang	#63	Overall
	#11	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#7	Suchmaschinen

Website

github.com/dgraph-io/badger

janusgraph.org

www.progress.com/marklogic

Technische Dokumentation

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

docs.janusgraph.org

www.progress.com/marklogic/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

MarkLogic Corp.

Erscheinungsjahr

2017

2001

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

11.0, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version 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

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL92

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

via XQuery or JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

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

yes, with Range Indexes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024
22. April 2024, Medium

Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic
7. Februar 2023, Progress Software

AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success
17. April 2024, Breaking Defense

Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes
1. Februar 2024, release.nl

Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations
13. Mai 2024, Breaking Defense

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk