DBMS > gStore vs. JanusGraph vs. NSDb vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften gStore vs. JanusGraph vs. NSDb vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,03
Rang	#367	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

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

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

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.janusgraph.org

nsdb.io/Architecture

docs.voltdb.com

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2017

2010

Aktuelle Version

1.2, November 2023

1.0.0, Oktober 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

C++

Java

Java, Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X

for development

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
SPARQL 1.1

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Clojure
Java
Python

Java
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

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
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Using Apache Lucene

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, ibm.com

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

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

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, ibm.com

bereitgestellt von Google News

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

Unveiling Volt Active Data’s game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Aims for Fast Big Data Development
29. Januar 2015, ADT Magazine

VoltDB Announces Key New Hires
26. Oktober 2021, citybiz

Solutions Review Sits Down with VoltDB CEO David Flower
17. April 2018, Solutions Review

bereitgestellt von Google News

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