DBMS > JanusGraph vs. LeanXcale vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. LeanXcale vs. RDFox

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Name

Kurzbeschreibung

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#129	Overall
	#10	Graph DBMS

Punkte	0,22
Rang	#298	Overall
	#42	Key-Value Stores
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#300	Overall
	#26	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Website

janusgraph.org

www.leanxcale.com

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

LeanXcale

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2015

2017

Aktuelle Version

1.0.0, Oktober 2023

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

RDF schemas

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

SQL

Support of SQL

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
Java
Scala

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

replication via a shared file system

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

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

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

Roles, resources, and access types

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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12. Oktober 2020, Towards Data Science

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8. August 2019, IBM

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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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13. Mai 2019, InfoWorld

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