DBMS > JanusGraph vs. Kingbase vs. Lovefield vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. Kingbase vs. Lovefield vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

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	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,45
Rang	#262	Overall
	#123	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

janusgraph.org

www.kingbase.com.cn

google.github.io/lovefield

nsdb.io

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

BeiJing KINGBASE Information technologies inc.

Google

Erscheinungsjahr

2017

1999

2014

2017

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

V8.0, August 2021

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 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 and Java

JavaScript

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
gokb
JDBC
kdbndp
ODBC
PDI
PDO
Pro*C
psycopg2
QT

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

JavaScript

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

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13. Januar 2017, Datanami

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

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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Made in China 2025 is back, with a new name and a focus on database companies – The China Project
19. Dezember 2022, The China Project

Opening preparation - Alekhine defense, Saemisch variation
18. April 2016, Chess.com

Backup & Recovery Solutions from China
4. August 2022, Хабр

Distributed Database Market 2023 Trends with Analysis on Key Players Tencent, OceanBase, PingCAP
8. Mai 2024, Motions Online

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