DBMS > Dgraph vs. JanusGraph vs. Kdb vs. SAP Adaptive Server

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. JanusGraph vs. Kdb vs. SAP Adaptive Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Hoch performantes Time Series DBMS

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#49	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Website

dgraph.io

janusgraph.org

kx.com

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.janusgraph.org

code.kx.com

help.sap.com/docs/SAP_ASE

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

SAP, Sybase

Erscheinungsjahr

2016

2017

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

1987

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

3.6, Mai 2018

16.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

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

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (q)

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java
Python

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java und Transact-SQL

Triggers

nein

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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.

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