DBMS > EsgynDB vs. ReductStore vs. Titan vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. ReductStore vs. Titan vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.esgyn.cn

github.com/reductstore
www.reduct.store

github.com/thinkaurelius/titan

yaacomo.com

Technische Dokumentation

www.reduct.store/docs

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Esgyn

ReductStore LLC

Aurelius, owned by DataStax

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2023

2012

2009

Aktuelle Version

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java

C++, Rust

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

über integrierbare Storage Backends

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

DataStax Acquires Aurelius and its TitanDB Graph Database
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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

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

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

Database Deep Dives: JanusGraph
8. August 2019, ibm.com

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