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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. HEAVY.AI vs. Titan vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Nameatoti  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
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.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungAn in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellObject oriented DBMSRelational DBMSGraph DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,56
Rang#245  Overall
#10  Object oriented DBMS
Punkte1,77
Rang#141  Overall
#65  Relational DBMS
Websiteatoti.iogithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
github.com/­thinkaurelius/­titantrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.atoti.iodocs.heavy.aigithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wikitrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerActiveViamHEAVY.AI, Inc.Aurelius, owned by DataStaxApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr201620122014
Aktuelle Version5.10, Jänner 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree versions availableOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availableOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++ and CUDAJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinjaja
SQL infoSupport of SQLMultidimensional Expressions (MDX)janeinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
Vega
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
Clojure
Java
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPythonneinjaJava Stored Procedures
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding, horizontal partitioningSharding infoRound robinja infoüber integrierbare Storage BackendsSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationjaja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engineja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoBeziehungen in Graphja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)jajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
atotiHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022TitanTrafodion
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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28. November 2023, Risk.net

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Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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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

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

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

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

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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