DBMS > JanusGraph vs. Netezza vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. Netezza vs. SurrealDB

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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

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#129	Overall
	#10	Graph DBMS

Punkte	6,85
Rang	#52	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,98
Rang	#189	Overall
	#31	Document Stores
	#17	Graph DBMS

Website

janusgraph.org

www.ibm.com/products/netezza

surrealdb.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

surrealdb.com/docs

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

IBM

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2017

2000

2022

Aktuelle Version

1.0.0, Oktober 2023

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

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

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
ODBC
OLE DB

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

Source-Replica 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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

yes, based on authentication and database rules

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

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Weitere Ressourcen

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7. Dezember 2024, insideainews.com

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