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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. GeoSpock vs. JaguarDB vs. Titan

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGeoSpock  Xaus Vergleich ausschliessenJaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.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.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Spatial and temporal data processing engine for extreme data scalePerformant, highly scalable DBMS for AI and IoT applicationsTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSKey-Value Store
Vektor DBMS
Graph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,09
Rang#356  Overall
#53  Key-Value Stores
#13  Vektor DBMS
Websitegeospock.comwww.jaguardb.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationwww.jaguardb.com/­support.htmlgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerFatCloudGeoSpockDataJaguar, Inc.Aurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr201220152012
Aktuelle Version2.0, September 20193.3 July 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V3.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#Java, JavascriptC++ infothe server part. Clients available in other languagesJava
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjatemporal, categoricaljaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerANSI SQL for query only (using Presto)A subset of ANSI SQL is implemented infobut no views, foreign keys, triggersnein
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBCJDBC
ODBC
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinja
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingAutomatic shardingShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja 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 infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users can be defined per tableRechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
FatDBGeoSpockJaguarDBTitan
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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GeoSpock launches Spatial Big Data Platform 2.0
4. September 2019, VanillaPlus

nChain Leads Investment Round in Extreme-scale Data Firm GeoSpock
2. Oktober 2020, AlexaBlockchain

GeoSpock receives $5.4m as strategic investment
5. Oktober 2020, Geospatial World

Smart Cities, Autonomous Vehicles, Artificial General Intelligence Robotics: Q&A with Steve Marsh, GeoSpock
16. Mai 2018, ExchangeWire

GeoSpock’s extreme-scale data mission in $5.4m funding boost
8. Oktober 2020, Cambridge Independent

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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

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

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

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