DBMS > DataFS vs. JanusGraph vs. LeanXcale vs. Oracle Coherence

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. JanusGraph vs. LeanXcale vs. Oracle Coherence

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Oracles in-memory data grid solution

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,92
Rang	#130	Overall
	#22	Key-Value Stores

Website

newdatabase.com

janusgraph.org

www.leanxcale.com

www.oracle.com/java/coherence

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.janusgraph.org

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

Entwickler

Mobiland AG

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

LeanXcale

Oracle

Erscheinungsjahr

2018

2017

2015

2007

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

0.6.3, Februar 2023

14.1, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 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

Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

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

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JCache
JPA
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Clojure
Java
Python

C
Java
Scala

.Net
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

Live Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit wählbarer Konsistenz

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

optionally

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

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

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13. Januar 2017, Datanami

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, IBM

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

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15. September 2017, IBM

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

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20. Dezember 2012, Oracle

New solutions for Oracle WebLogic on Azure Virtual Machines
1. April 2021, Microsoft

Hazelcast takes on proprietary Oracle in the In-Memory arena
17. Juni 2014, DatacenterDynamics

GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

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8. Februar 2023, The Paypers

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