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Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. LeanXcale vs. SQream DB

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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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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	0,67
Rang	#225	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

janusgraph.org

www.leanxcale.com

sqream.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

docs.sqream.com

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

LeanXcale

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2015

2017

Aktuelle Version

1.0.0, Oktober 2023

2022.1.6, Dezember 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

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Implementierungssprache

Java

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

through Apache Derby

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
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
Java
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontal and vertical partitioning

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

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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30. Juli 2020, Towards Data Science

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5. Oktober 2023, fierce-network.com

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4. Oktober 2018, The Next Platform

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30. Mai 2018, The Times of Israel

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