DBMS > BaseX vs. JanusGraph vs. Quasardb vs. Riak KV vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. JanusGraph vs. Quasardb vs. Riak KV vs. SiteWhere

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Distributed, high-performance timeseries database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

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

Punkte	1,73
Rang	#142	Overall
	#4	Native XML DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

basex.org

janusgraph.org

quasar.ai

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

docs.basex.org

docs.janusgraph.org

doc.quasar.ai/master

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

BaseX GmbH

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

quasardb

OpenSource, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2007

2017

2009

2010

Aktuelle Version

10.7, August 2023

0.6.3, Februar 2023

3.14.1, Jänner 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

Java

C++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

integer and binary

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

Clojure
Java
Python

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Triggers

mittels Events

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

consistent hashing

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Transient mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Cryptographically strong user authentication and audit trail

yes, using Riak Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

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