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DBMS > Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Titan vs. WakandaDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Titan vs. WakandaDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  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.Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access dataOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
Graph DBMSObject oriented DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,27
Rang#309  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte0,10
Rang#356  Overall
#16  Object oriented DBMS
Websitehive.apache.orgwww.ibm.com/­products/­db2-event-storegithub.com/­thinkaurelius/­titanwakanda.github.ioyaacomo.com
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storegithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wikiwakanda.github.io/­doc
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltIBMAurelius, owned by DataStaxWakanda SASQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr20122017201220122009
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.02.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbarkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC und C++JavaC++, JavaScript
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
Android
Linux
Windows
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infothrough the embedded Spark runtimeneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Clojure
Java
Python
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationjajaja
Triggersneinneinjajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingja infoüber integrierbare Storage Backendskeinehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorActive-active shard replicationjakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engineneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoBeziehungen in Graphja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjaNo - written data is immutablejajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storageja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerjaBenutzer 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

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

Weitere Ressourcen
HiveIBM Db2 Event StoreTitanWakandaDBYaacomo
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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

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