DBMS > Bangdb vs. JanusGraph vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. JanusGraph vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Graph DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#346	Overall
	#47	Document Stores
	#35	Graph DBMS
	#32	Time Series DBMS

Punkte	1,85
Rang	#134	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	3,02
Rang	#87	Overall
	#3	Vektor DBMS

Website

bangdb.com

janusgraph.org

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.janusgraph.org

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2012

2017

2019

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

1.0.0, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

Clojure
Java
Python

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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