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DBMS > FatDB vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Titan

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Unsere Besucher vergleichen FatDB und Titan oft mit PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  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.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.Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Graph DBMS
Websitegithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerFatCloudAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr20122012
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#Java
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Servernein
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenja
Triggersja infoÃœber Applikationenja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer 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
FatDBTitan
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

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

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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