DBMS > Blueflood vs. Cachelot.io vs. JanusGraph vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Cachelot.io vs. JanusGraph vs. Postgres-XL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Blueflood  Xaus Vergleich ausschliessen	Cachelot.io  Xaus Vergleich ausschliessen	JanusGraph successor of Titan  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra	In-memory caching system	A Graph DBMS optimized for distributed clusters It was forked from the latest code base of Titan in January 2017	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Key-Value Store	Graph DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle				Document Store Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,13 Rang #346   Overall #33   Time Series DBMS	Punkte 0,04 Rang #388   Overall #62   Key-Value Stores	Punkte 2,02 Rang #125   Overall #12   Graph DBMS	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS
Website	blueflood.io	cachelot.io	janusgraph.org	www.postgres-xl.org
Technische Dokumentation	github.com/­rax-maas/­blueflood/­wiki		docs.janusgraph.org	www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler	Rackspace		Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius
Erscheinungsjahr	2013	2015	2017	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version			0.6.3, Februar 2023	10 R1, Oktober 2018
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	Open Source Simplified BSD License	Open Source Apache 2.0	Open Source Mozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C++	Java	C
Server Betriebssysteme	Linux OS X	FreeBSD Linux OS X	Linux OS X Unix Windows	Linux macOS
Datenschema	vordefiniertes Schema	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	nein	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	ja XML type, but no XML query functionality
Sekundärindizes	nein	nein	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	nein	ja distributed, parallel query execution
APIs und andere Zugriffskonzepte	HTTP REST	Memcached Protokoll	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++ ColdFusion Erlang Java Lisp Lua OCaml OCaml Perl PHP Python Ruby	Clojure Java Python	.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	ja	benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	nein	nein	ja	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding basierend auf Cassandra	keine	ja depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	keine	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	ja via Faunus, a graph analytics engine	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	keine	Eventual Consistency Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja Relationships in graphs	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	ACID	ACID MVCC
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	nein	ja Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	nein	Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server	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
	Blueflood	Cachelot.io	JanusGraph successor of Titan	Postgres-XL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata 2. September 2019, CNX Software bereitgestellt von Google News		Database Deep Dives: JanusGraph 8. August 2019, ibm.com 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 Nordstrom Builds Flexible Backend Ops with Kubernetes, Spark and JanusGraph 3. Oktober 2019, The New Stack The year of the graph: Getting graphic, going native, reshaping the landscape 8. Januar 2018, ZDNet bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk