DBMS > GBase vs. JanusGraph vs. Oracle vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. JanusGraph vs. Oracle vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

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

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

www.gbase.cn

janusgraph.org

www.oracle.com/database

www.stardog.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

docs.oracle.com/en/database

docs.stardog.com

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2004

2017

1980

2010

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

0.6.3, Februar 2023

23c, September 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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, Python

Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

nein

mit proprietären Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

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

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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