DBMS > JanusGraph vs. LevelDB vs. Splice Machine vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. LevelDB vs. Splice Machine vs. Vitess

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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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store

Relational 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	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

janusgraph.org

github.com/google/leveldb

splicemachine.com

vitess.io

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

splicemachine.com/how-it-works

vitess.io/docs

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Google

Splice Machine

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2017

2011

2014

2013

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

1.23, Februar 2021

3.1, March 2021

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

with automatic compression on writes

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph | by Edward Elson Kosasih
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, IBM

JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off
13. Januar 2017, Datanami

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, IBM

Nordstrom Builds Flexible Backend Ops with Kubernetes, Spark and JanusGraph
3. Oktober 2019, The New Stack

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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

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14. September 2022, BleepingComputer

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19. Oktober 2022, Blocks & Files

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26. Juli 2021, Phoronix

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19. Mai 2023, Trend Micro

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine splices into AWS
8. Februar 2017, SDTimes.com

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5. November 2019, SiliconANGLE News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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