DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Databricks vs. EsgynDB vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EsgynDB vs. Titan

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  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.
KurzbeschreibungThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,61
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.esgyn.cngithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.databricks.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerDatabricksEsgynAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr201320152012
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJava
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetClojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Proceduresja
Triggersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-source replication between multi datacentersja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksEsgynDBTitan
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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
DatabricksEsgynDBTitan
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, 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

Exclusive | Pete Sonsini, Early Investor in Databricks, Gets Closer to Launching New VC Firm
3. Mai 2024, The Wall Street Journal

Databricks expands Seattle presence with office in West 8th - Puget Sound Business Journal
2. Mai 2024, The Business Journals

Protecting Your AI Investments: Databricks' Breakthrough Security Framework
2. Mai 2024, Acceleration Economy

Databricks on AWS GovCloud Secures FedRAMP High Authority to Operate; Aaron Kinworthy Quoted
1. Mai 2024, ExecutiveBiz

Tableau adds generative AI tools, tightens Databricks bond
30. April 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

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

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

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

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

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt