DBMS > JanusGraph vs. LeanXcale vs. RavenDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. LeanXcale vs. RavenDB vs. Valentina Server

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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

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

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,21
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

ravendb.net/docs

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

LeanXcale

Hibernating Rhinos

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2017

2015

2010

1999

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

5.4, Juli 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
Java
Scala

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

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)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source 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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

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

Authorization levels configured per client per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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13. Januar 2017, Datanami

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

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15. September 2017, IBM

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3. Oktober 2019, The New Stack

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3. Oktober 2023, PR Newswire

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13. Juni 2023, PR Newswire

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14. Mai 2021, The New Stack

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15. Mai 2019, Datanami

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

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A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

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7. Dezember 2018, H2S Media

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