DBMS > BigObject vs. JanusGraph vs. Warp 10 vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. JanusGraph vs. Warp 10 vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

janusgraph.org

www.warp10.io

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.janusgraph.org

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

BigObject, Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

SenX

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2017

2015

2009

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP API
Jupyter
WebSocket

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

WarpScript

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

basierend auf HBase

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Source-Replica Replikation

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

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ...
12. Juni 2024, Amoré

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