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DBMS > Kinetica vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Titan

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Unsere Besucher vergleichen Kinetica und Titan oft mit Elasticsearch, ClickHouse und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  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.
KurzbeschreibungFully vectorized database across both GPUs and CPUsTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,50
Rang#247  Overall
#116  Relational DBMS
Websitewww.kinetica.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerKineticaAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr20122012
Aktuelle Version7.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
KineticaTitan
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

Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics
2. Mai 2023, Blocks and Files

How GPUs Are Helping Paris’ Public Hospital System Combat the Spread of COVID-19
15. Oktober 2020, NVIDIA Blog

GPU Database Market Size, Share & Trends Report, 2030
29. Juli 2024, Grand View Research

Kinetica rolls machine learning libraries into its GPU-powered database
24. Januar 2017, SiliconANGLE

Kinetica: Fusing Geospatial And Time-Series Data Sets And Processing Spatiotemporal Analytics
26. Juli 2023, Pulse 2.0

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)

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

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