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DBMS > IRONdb vs. SiriDB vs. Titan vs. Trafodion vs. UniData,UniVerse

Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. SiriDB vs. Titan vs. Trafodion vs. UniData,UniVerse

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessenUniData,UniVerse  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.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityOpen Source Time Series DBMSTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.Transactional SQL-on-Hadoop DBMSMultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSGraph DBMSRelational DBMSMultivalue DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#41  Time Series DBMS
Punkte3,16
Rang#97  Overall
#2  Multivalue DBMS
Websitewww.circonus.com/solutions/time-series-database/siridb.comgithub.com/­thinkaurelius/­titantrafodion.apache.orgwww.rocketsoftware.com/­products/­rocket-multivalue-application-development-platform/­rocket-unidata
Technische Dokumentationdocs.circonus.com/irondb/category/getting-starteddocs.siridb.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wikitrafodion.apache.org/­documentation.htmldocs.rocketsoftware.com/­bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata
EntwicklerCirconus LLC.CesbitAurelius, owned by DataStaxApache Software Foundation, originally developed by HPRocket Software
Erscheinungsjahr20172017201220141985
Aktuelle VersionV0.10.20, January 20182.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziell
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.
ImplementierungsspracheC und C++CJavaC++, JavaC
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
LinuxAIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infotext, numeric, histogramsja infoNumeric datajajaoptional
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjajajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)neinneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIHTTP APIJava API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
ADO.NET
JDBC
ODBC
Java API infoJPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Clojure
Java
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
Basic infoU2 Basic
C
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, in LuaneinjaJava Stored Proceduresja
Triggersneinneinjaneinja infoU2 Basic
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenAutomatic, metric affinity per nodeShardingja infoüber integrierbare Storage BackendsShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenconfigurable replication factor, datacenter awarejajaja, durch HBaseSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engineja infomittels user defined functions und HBasenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoBeziehungen in Graphjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACIDACID infokonfigurierbar
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph ServerBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

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
IRONdbSiriDBTitanTrafodionUniData,UniVerse
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

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Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
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13. Januar 2017, Datanami

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

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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
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21. Mai 2024, Simply Wall St

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