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DBMS > BigchainDB vs. Cubrid vs. GeoMesa vs. Titan vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Cubrid vs. GeoMesa vs. Titan vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenCubrid  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  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.ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsCUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTPGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSSpatial DBMSGraph DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte1,20
Rang#169  Overall
#78  Relational DBMS
Punkte0,78
Rang#213  Overall
#4  Spatial DBMS
Websitewww.bigchaindb.comcubrid.com (korean)
cubrid.org (english)
www.geomesa.orggithub.com/­thinkaurelius/­titangithub.com/­torodb/­server
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestcubrid.org/­manualswww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerCUBRID Corporation, CUBRID FoundationCCRi und AndereAurelius, owned by DataStax8Kdata
Erscheinungsjahr20162008201420122016
Aktuelle Version11.0, Jaenner 20214.0.5, Februar 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache License 2.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoAGPL-V3
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonC, C++, JavaScalaJavaJava
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM
Datenschemaschemafreijajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja infostring, integer, double, boolean, date, object_id
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLneinjaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinja
Triggersjaneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineabhängig von Storage layerja infoüber integrierbare Storage BackendsSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationabhängig von Storage layerjaSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjaja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistencyabhängig von Storage layerEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja infoBeziehungen in Graphnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinabhängig von Storage layer
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesfine grained access rights according to SQL-standardja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerZugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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
BigchainDBCubridGeoMesaTitanToroDB
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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

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

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

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