DBMS > Apache Impala vs. Riak KV vs. Stardog vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Riak KV vs. Stardog vs. Titan

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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

Analytic DBMS für Hadoop

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Graph DBMS
RDF Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

impala.apache.org

www.stardog.com

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

docs.stardog.com

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OpenSource, formerly Basho Technologies

Stardog-Union

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2013

2009

2010

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.2.0, Dezember 2022

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

C++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

eingeschränkt

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Erlang

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

keine

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Beziehungen in Graphen

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

yes, using Riak Security

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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21. Juni 2016, Datanami

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