DBMS > Google Cloud Spanner vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. MonetDB vs. Oracle

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. JanusGraph vs. Lovefield vs. MonetDB vs. Oracle

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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	2,89
Rang	#105	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	1,91
Rang	#135	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	1234,27
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/spanner

janusgraph.org

google.github.io/lovefield

www.monetdb.org

www.oracle.com/database

Technische Dokumentation

cloud.google.com/spanner/docs

docs.janusgraph.org

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.monetdb.org/Documentation

docs.oracle.com/en/database

Entwickler

Google

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Google

MonetDB BV

Oracle

Erscheinungsjahr

2017

2014

2004

1980

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

2.1.12, February 2017

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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

JavaScript

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Query statements complying to ANSI 2011

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Clojure
Java
Python

JavaScript

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Sharding via remote tables

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

via Faunus, a graph analytics engine

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Benutzer 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.

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