DBMS > Hive vs. JanusGraph vs. Prometheus vs. Riak KV vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. JanusGraph vs. Prometheus vs. Riak KV vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Document Store

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

hive.apache.org

janusgraph.org

prometheus.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.janusgraph.org

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

OpenSource, formerly Basho Technologies

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2015

2009

2019

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

0.6.3, Februar 2023

3.2.0, Dezember 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

MIT License

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

Erlang

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

Clojure
Java
Python

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

kein "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

yes, using Riak Security

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

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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