DBMS > JanusGraph vs. Postgres-XL vs. Solr vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften JanusGraph vs. Postgres-XL vs. Solr vs. Yanza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

janusgraph.org

www.postgres-xl.org

solr.apache.org

yanza.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

www.postgres-xl.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Apache Software Foundation

Yanza

Erscheinungsjahr

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2006

2015

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

10 R1, Oktober 2018

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Windows

Datenschema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

nein

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

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

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate 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

MVCC

optimistic Locking

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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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12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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