DBMS > Greenplum vs. JanusGraph vs. Newts vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. JanusGraph vs. Newts vs. OrigoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	1,85
Rang	#134	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#54	Document Stores
	#21	Object oriented DBMS

Website

greenplum.org

janusgraph.org

opennms.github.io/newts

origodb.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

docs.janusgraph.org

github.com/OpenNMS/newts/wiki

origodb.com/docs

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

OpenNMS Group

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2005

2017

2014

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

1.0.0, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

seit Version 4.2

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP REST
Java API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Clojure
Java
Python

Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Role based authorization

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

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

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Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, IBM

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13. Januar 2017, Datanami

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

From graph db to graph embedding. In 7 simple steps. | by Andy Greatorex
30. Juli 2020, Towards Data Science

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