DBMS > JanusGraph vs. NSDb vs. Vertica vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. NSDb vs. Vertica vs. YTsaurus

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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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,85
Rang	#134	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#323	Overall
	#44	Document Stores
	#47	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

nsdb.io/Architecture

vertica.com/documentation

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Yandex

Erscheinungsjahr

2017

2005

2023

Aktuelle Version

1.0.0, Oktober 2023

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache License, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Linux

Ubuntu

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

yes

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

Java
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Access Control Lists

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

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12. Oktober 2020, Towards Data Science

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3. Oktober 2019, The New Stack

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15. September 2017, IBM

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9. August 2024, OpenText

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12. März 2024, Datanami

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