DBMS > Graph Engine vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. JanusGraph vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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.

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Graph DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

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

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.graphengine.io

janusgraph.org

www.postgres-xl.org

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.janusgraph.org

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Microsoft

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2010

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

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

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Clojure
Java
Python

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

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

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

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Trinity
2. Juni 2023, microsoft.com

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph | by Edward Elson Kosasih
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, IBM

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

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

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, IBM

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk