DBMS > EJDB vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. Prometheus

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. Prometheus

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

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

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

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

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

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

janusgraph.org

www.postgres-xl.org

prometheus.io

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.janusgraph.org

www.postgres-xl.org/documentation

prometheus.io/docs

Entwickler

Softmotions

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

Numeric data only

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

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

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Clojure
Java
Python

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

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

mittels Federation

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off
13. Januar 2017, Datanami

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, ibm.com

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

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, ibm.com

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

bereitgestellt von Google News

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. März 2024, AWS Blog

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, Oracle

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools
18. Oktober 2021, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk