DBMS > Amazon Redshift vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Titan

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Amazon Redshift und Titan oft mit PostgreSQL, OpenSearch und Elasticsearch.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	14,70
Rang	#36	Overall
	#22	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2012

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

Beziehungen in Graph

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

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Configure cross-account access of Amazon SageMaker Lakehouse multi-catalog tables using AWS Glue 5.0 Spark
9. Mai 2025, Amazon Web Services

Recap of Amazon Redshift key product announcements in 2024
17. Dezember 2024, Amazon Web Services

Amazon Redshift enhances security by changing default behavior in 2025 | Amazon Web Services
30. Januar 2025, Amazon Web Services

Using Amazon S3 Tables with Amazon Redshift to query Apache Iceberg tables | Amazon Web Services
24. März 2025, Amazon Web Services

Build a secure data visualization application using the Amazon Redshift Data API with AWS IAM Identity Center
6. März 2025, Amazon Web Services

bereitgestellt von Google News

DataStax Acquires Aurelius and its TitanDB Graph Database
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Building a Graph Database on AWS Using Amazon DynamoDB and Titan
22. Oktober 2015, Amazon Web Services (AWS)

Titan Graph Database Integration with DynamoDB: World-class Performance, Availability, and Scale for New Workloads
20. August 2015, All Things Distributed

Performance Tuning Your Titan Graph Database on AWS
14. Dezember 2015, Amazon Web Services (AWS)

Graph database technology starts to come of age beyond social media
17. Mai 2016, Computer Weekly

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk