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DBMS > Google Cloud Datastore vs. HEAVY.AI vs. IRONdb vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. HEAVY.AI vs. IRONdb vs. Titan

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is 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.
KurzbeschreibungSelbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSTime Series DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,13
Rang#71  Overall
#12  Document Stores
Punkte1,41
Rang#153  Overall
#71  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­datastoregithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
www.circonus.com/solutions/time-series-database/github.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationcloud.google.com/­datastore/­docsdocs.heavy.aidocs.circonus.com/irondb/category/getting-startedgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerGoogleHEAVY.AI, Inc.Circonus LLC.Aurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr2008201620172012
Aktuelle Version5.10, Jänner 2022V0.10.20, January 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziellOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ and CUDAC und C++Java
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja, Details hierjaja infotext, numeric, histogramsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (GQL)jaSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Thrift
Vega
HTTP APIJava API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresmit Google App Engineneinyes, in Luaja
TriggersCallbacks mit Google Apps Engineneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoRound robinAutomatic, metric affinity per nodeja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication using PaxosMulti-Source Replikationconfigurable replication factor, datacenter awareja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infomittels Google Cloud Dataflowneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Immediate ConsistencyImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of TransactionsneinneinACID
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 haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer 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
Google Cloud DatastoreHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022IRONdbTitan
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

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