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DBMS > EsgynDB vs. JanusGraph vs. Splice Machine vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. JanusGraph vs. Splice Machine vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenJanusGraph infosuccessor of Titan  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionA Graph DBMS optimized for distributed clusters infoIt was forked from the latest code base of Titan in January 2017Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSGraph DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte1,94
Rang#129  Overall
#12  Graph DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnjanusgraph.orgsplicemachine.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.janusgraph.orgsplicemachine.com/­how-it-workstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynLinux Foundation; originally developed as Titan by AureliusSplice MachineApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201720142014
Aktuelle Version0.6.3, Februar 20233.1, March 20212.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLjaneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetClojure
Java
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresjaja infoJavaJava Stored Procedures
Triggersneinjajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingja infodepending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infovia Faunus, a graph analytics engineYes, via Full Spark Integrationja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infoRelationships in graphsjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
EsgynDBJanusGraph infosuccessor of TitanSplice MachineTrafodion
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

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP
18. November 2015, CIO

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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