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DBMS > BigObject vs. Sphinx vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Sphinx vs. Titan

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  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.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenSuchmaschineGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#342  Overall
#150  Relational DBMS
Punkte6,03
Rang#60  Overall
#6  Suchmaschinen
Websitebigobject.iosphinxsearch.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.bigobject.iosphinxsearch.com/­docsgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerBigObject, Inc.Sphinx Technologies Inc.Aurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr201520012012
Aktuelle Version3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemeLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere Zugriffskonzeptefluentd
ODBC
RESTful HTTP API
Proprietäres ProtokollJava API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenC++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresLuaneinja
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.ja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinBenutzer 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
BigObjectSphinxTitan
DB-Engines Blog Posts

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

Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

bereitgestellt von Google News

Beyond Titan: The Evolution of DataStax's New Graph Database
21. Juni 2016, Datanami

Amazon DynamoDB Storage Backend for Titan: Distributed Graph Database | Amazon Web Services
24. August 2015, AWS Blog

DataStax acquires Aurelius, the startup behind the Titan graph database
3. Februar 2015, VentureBeat

DSE Graph review: Graph database does double duty
14. November 2019, InfoWorld

5 Q's with Graph Database Expert Marko Rodriguez – Center for Data Innovation
9. November 2013, Center for Data Innovation

bereitgestellt von Google News



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