DBMS > Cachelot.io vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. MonetDB vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. MonetDB vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#64	Key-Value Stores

Punkte	1,91
Rang	#135	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

cachelot.io

janusgraph.org

google.github.io/lovefield

www.monetdb.org

www.timescale.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.monetdb.org/Documentation

docs.timescale.com

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Google

MonetDB BV

Timescale

Erscheinungsjahr

2015

2017

2014

2004

2017

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

2.1.12, February 2017

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2.13.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Unix
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

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

JavaScript

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

keine

Sharding via remote tables

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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3. Oktober 2019, The New Stack

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15. September 2017, IBM

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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19. August 2022, TDWI

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25. September 2023, Datanami

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16. Mai 2023, Embedded Computing Design

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