DBMS > Blazegraph vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Blazegraph vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph.

Kurzbeschreibung

High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Graph DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,81
Rang	#213	Overall
	#19	Graph DBMS
	#8	RDF Stores

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

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

blazegraph.com

janusgraph.org

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

wiki.blazegraph.com

docs.janusgraph.org

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Blazegraph

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2006

2017

1994

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

2.1.5, Maerz 2019

0.6.3, Februar 2023

18.1.40, Mai 2020

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Mozilla public license

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, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

RDF literal types

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SPARQL is used as query language

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
SPARQL QUERY
SPARQL UPDATE
TinkerPop 3

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java
Python

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in Graphs

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

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

Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty)

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

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

Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics
15. Dezember 2015, Datanami

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines
19. August 2023, MarkTechPost

Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs
24. September 2020, Towards Data Science

Faster with GPUs: 5 turbocharged databases
26. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, IBM

JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off
13. Januar 2017, Datanami

From graph db to graph embedding. In 7 simple steps. | by Andy Greatorex
30. Juli 2020, Towards Data Science

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, IBM

Nordstrom Builds Flexible Backend Ops with Kubernetes, Spark and JanusGraph
3. Oktober 2019, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk