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DBMS > Apache Phoenix vs. KairosDB vs. Titan vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. KairosDB vs. Titan vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenKairosDB  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
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.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseVerteiltes Time Series DBMS basierend auf CassandraTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSGraph DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,97
Rang#126  Overall
#59  Relational DBMS
Punkte0,62
Rang#239  Overall
#20  Time Series DBMS
Websitephoenix.apache.orggithub.com/­kairosdb/­kairosdbgithub.com/­thinkaurelius/­titantrafodion.apache.org
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgkairosdb.github.iogithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wikitrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software FoundationAurelius, owned by DataStaxApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2014201320122014
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20191.2.2, November 20182.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
Linux
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCGraphite protocol
HTTP REST
Telnet API
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
Java
JavaScript infoNode.js
PHP
Python
Clojure
Java
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenneinjaJava Stored Procedures
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandraja infoüber integrierbare Storage BackendsSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrajaja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engineja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoBeziehungen in Graphja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyeinfacher Passwort-basierter ZugriffsschutzBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
Apache PhoenixKairosDBTitanTrafodion
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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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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Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
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Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated
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Hortonworks Starts Hadoop Summit with Data Platform Update -- ADTmag
28. Juni 2016, ADT Magazine

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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24. August 2015, AWS Blog

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DSE Graph review: Graph database does double duty
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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
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