DBMS > Kdb vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Kdb vs. Titan

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Kdb und Titan oft mit PostgreSQL, Neo4j und Microsoft SQL Server.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Hoch performantes Time Series DBMS

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	6,58
Rang	#54	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#4	Vektor DBMS

Website

kx.com

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

code.kx.com

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2012

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Sekundärindizes

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer 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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

KX Supercharges Python Workloads with kdb+ Speed and AI/ML Library Integration
12. November 2024, Business Wire

Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital markets customers for analysis of real-time and historical time series data
18. Mai 2023, Amazon Web Services

KX BRINGS THE POWER AND PERFORMANCE OF KDB+ TO PYTHON DEVELOPERS WITH PYKX
7. Juni 2023, PR Newswire

McLaren Applied and KX partner to enhance ATLAS software analytics capabilities
9. August 2023, Professional Motorsport World

Turbocharging the Engine: KX Unleashes AI-First Transformation with kdb+
28. Februar 2024, Business Wire

bereitgestellt von Google News

DataStax Acquires Aurelius and its TitanDB Graph Database
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Building a Graph Database on AWS Using Amazon DynamoDB and Titan
22. Oktober 2015, Amazon Web Services (AWS)

Titan Graph Database Integration with DynamoDB: World-class Performance, Availability, and Scale for New Workloads
20. August 2015, All Things Distributed

Performance Tuning Your Titan Graph Database on AWS
14. Dezember 2015, Amazon Web Services (AWS)

Graph database technology starts to come of age beyond social media
17. Mai 2016, Computer Weekly

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk