DBMS > EsgynDB vs. JanusGraph vs. RDF4J vs. Tarantool

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. JanusGraph vs. RDF4J vs. Tarantool

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

RDF Store

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

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

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,67
Rang	#143	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#65	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

rdf4j.org/documentation

www.tarantool.io/en/doc

Entwickler

Esgyn

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2015

2017

2004

2008

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

2.10.0, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

BSD
Linux
macOS

Datenschema

RDF Schemas

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Open binary protocol

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java
Python

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Lua, C and SQL stored procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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