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Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. dBASE vs. HEAVY.AI vs. Titan vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  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.
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsdBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSRelational DBMSGraph DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte10,34
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte1,77
Rang#141  Overall
#65  Relational DBMS
Websitewww.bigchaindb.comwww.dbase.comgithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
github.com/­thinkaurelius/­titantrafodion.apache.org
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestwww.dbase.com/­support/­knowledgebasedocs.heavy.aigithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wikitrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerAsthon TateHEAVY.AI, Inc.Aurelius, owned by DataStaxApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr20161979201620122014
Aktuelle VersiondBASE 2019, 20195.10, Jänner 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3kommerziellOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availableOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoApache 2.0
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++ and CUDAJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxDOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
LinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
Datenschemaschemafreijajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinjaneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdenJDBC
ODBC
Thrift
Vega
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
dBase eigene IDEAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
Clojure
Java
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinjaJava Stored Procedures
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoRound robinja infoüber integrierbare Storage BackendsSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikationjaja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engineja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja infoBeziehungen in Graphja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSneinACIDACID
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 haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesZugriffsrechte für Benutzer und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
BigchainDBdBASEHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022TitanTrafodion
DB-Engines Blog Posts

DB-Engines Ranking coverage expanded to 169 database management systems
3. Juni 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

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