DBMS > GeoMesa vs. Greenplum vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Greenplum vs. Titan

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

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.

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

greenplum.org

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

docs.greenplum.org

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

CCRi und Andere

Pivotal Software Inc.

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2014

2005

2012

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
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

seit Version 4.2

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer 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

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

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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 | Amazon Web Services
24. August 2015, AWS Blog

JanusGraph Picks Up Where TitanDB Left Off
13. Januar 2017, Datanami

5 Q's with Graph Database Expert Marko Rodriguez – Center for Data Innovation
9. November 2013, Center for Data Innovation

DSE Graph review: Graph database does double duty
14. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk