DBMS > Cubrid vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. Teradata Aster vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. Teradata Aster vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1,85
Rang	#134	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

janusgraph.org

google.github.io/lovefield

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.janusgraph.org

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

wakanda.github.io/doc

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Google

Teradata

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2008

2017

2014

2005

2012

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

1.0.0, Oktober 2023

2.1.12, February 2017

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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, C++, Java

Java

JavaScript

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

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

in Aster File Store

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java
Python

JavaScript

C
C#
C++
Java
Python
R

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

R packages

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

SQL Map-Reduce Framework

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

fine grained access rights according to SQL-standard

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

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

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23. April 2015, The Register

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22. Oktober 2012, PR Newswire

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14. August 2013, Forbes

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17. Oktober 2012, ZDNet

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