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Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Titan

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Unsere Besucher vergleichen Heroic und Titan oft mit MongoDB, Microsoft SQL Server und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	Titan  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.
Kurzbeschreibung	Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch	Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Graph DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,25 Rang #280   Overall #22   Time Series DBMS
Website	spotify.github.io/­heroic/­#!/­index	titan.thinkaurelius.com
Technische Dokumentation	spotify.github.io/­heroic/­#!/­docs/­overview	github.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
Entwickler	Spotify	Aurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr	2014	2012
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	Open Source Apache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Java
Server Betriebssysteme		Linux OS X Unix Windows
Datenschema	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein
Sekundärindizes	ja via Elasticsearch	ja
SQL Support of SQL	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	Java API TinkerPop Blueprints TinkerPop Frames TinkerPop Gremlin TinkerPop Rexster
Unterstützte Programmiersprachen		Clojure Java Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja
Triggers	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	ja über integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja Beziehungen in Graph
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja 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	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server
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