DBMS > EDB Postgres vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. LokiJS vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften EDB Postgres vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. LokiJS vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

The EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

In-memory JavaScript DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,90
Rang	#135	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.enterprisedb.com

www.esgyn.cn

janusgraph.org

github.com/techfort/LokiJS

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

www.enterprisedb.com/docs

docs.janusgraph.org

techfort.github.io/LokiJS

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

EnterpriseDB

Esgyn

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Erscheinungsjahr

2005

2015

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

14, Dezember 2021

0.6.3, Februar 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

BSD for PostgreSQL-components

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
macOS

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JavaScript API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Python
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java
Python

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Java Stored Procedures

View Functions in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

by hash, list or range

Sharding

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

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

keine

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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9. Januar 2024, GlobeNewswire

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8. August 2019, ibm.com

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12. Oktober 2020, Towards Data Science

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15. September 2017, ibm.com

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3. Oktober 2019, The New Stack

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LokiJS - A JavaScript Database
18. November 2014, iProgrammer

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