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Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. FatDB vs. JanusGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	DolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessen	FatDB  Xaus Vergleich ausschliessen	JanusGraph successor of Titan  Xaus Vergleich ausschliessen
	This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.		Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
Kurzbeschreibung	Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks	DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.	Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.	A Graph DBMS optimized for distributed clusters It was forked from the latest code base of Titan in January 2017
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Time Series DBMS	Document Store Key-Value Store	Graph DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle		Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 4,03 Rang #78   Overall #6   Time Series DBMS		Punkte 2,02 Rang #125   Overall #12   Graph DBMS
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	www.dolphindb.com		janusgraph.org
Technische Dokumentation		docs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.html		docs.janusgraph.org
Entwickler	Atos Convergence Creators	DolphinDB, Inc	FatCloud	Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius
Erscheinungsjahr	2016	2018	2012	2017
Aktuelle Version	1703	v2.00.4, January 2022		0.6.3, Februar 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell free community version available	kommerziell	Open Source Apache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C++	C#	Java
Server Betriebssysteme	Linux	Linux Windows	Windows	Linux OS X Unix Windows
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	ja	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein		nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	SQL-like query language	nein Ãœber Integration mit SQL Server	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP	JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket	.NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings	Java API TinkerPop Blueprints TinkerPop Frames TinkerPop Gremlin TinkerPop Rexster
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings	C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust	C#	Clojure Java Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja	ja Ãœber Applikationen	ja
Triggers	ja	nein	ja Ãœber Applikationen	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	horizontale Partitionierung	Sharding	ja depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	ja	frei wählbarer Replikationsfaktor	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		ja	ja	ja via Faunus, a graph analytics engine
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	ja Relationships in graphs
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic execution of specific operations	ja	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja 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	ja	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication	Administrators, Users, Groups	nein Security Layer kann über Applikationen implementiert werden	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
	Atos Standard Common Repository	DolphinDB	FatDB	JanusGraph successor of Titan
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten				Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph 12. Oktober 2020, Towards Data Science Database Deep Dives: JanusGraph 8. August 2019, ibm.com JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off 13. Januar 2017, Datanami Nordstrom Builds Flexible Backend Ops with Kubernetes, Spark and JanusGraph 3. Oktober 2019, The New Stack Compose for JanusGraph arrives on Bluemix 15. September 2017, ibm.com bereitgestellt von Google News

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