DBMS > JaguarDB vs. JanusGraph vs. ObjectBox vs. OrigoDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften JaguarDB vs. JanusGraph vs. ObjectBox vs. OrigoDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A fully ACID in-memory object graph database

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Vektor DBMS

Graph DBMS

Object oriented DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

www.jaguardb.com/support.html

docs.janusgraph.org

docs.objectbox.io

origodb.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

DataJaguar, Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

ObjectBox Limited

Robert Friberg et al

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2017

2009

under the name LiveDB

1987

Aktuelle Version

3.3 July 2023

0.6.3, Februar 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C++

the server part. Clients available in other languages

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Clojure
Java
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

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)

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

online/offline synchronization between client and server

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
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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

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, ibm.com

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

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