DBMS > Infobright vs. JanusGraph vs. SWC-DB vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Infobright vs. JanusGraph vs. SWC-DB vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,02
Rang	#192	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

janusgraph.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.warp10.io

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Alex Kashirin

SenX

Erscheinungsjahr

2005

2017

2020

2015

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

Apache License 2.0

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

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

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Proprietäres Protokoll
Thrift

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Clojure
Java
Python

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

WarpScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, ibm.com

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

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

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

The year of the graph: Getting graphic, going native, reshaping the landscape
8. Januar 2018, ZDNet

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

Time Series Databases Software Market [2024-2031] | InfluxData, Trendalyze, Amazon Timestream
11. Mai 2024, Motions Online

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