DBMS > JanusGraph vs. LMDB vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. LMDB vs. Netezza

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

janusgraph.org

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

www.lmdb.tech/doc

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Symas

IBM

Erscheinungsjahr

2017

2011

2000

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

0.9.32, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

kommerziell

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
OS X
Unix
Windows

Linux
Unix
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

bereitgestellt von Google News

Automating SAP S/4HANA Migration with IT-Conductor, BGP Managed Services, and AWS | Amazon Web Services
22. August 2023, AWS Blog

The Tom Brady Data Biography
8. September 2023, StatsBomb

The Lightning Memory-mapped Database
2. März 2016, InfoQ.com

Akamai launches managed database service – Blocks and Files
25. April 2022, Blocks and Files

Connecting the worlds of metabolomics databases
15. Juni 2021, Medical Xpress

bereitgestellt von Google News

Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk