DBMS > LeanXcale vs. mSQL vs. OrigoDB vs. Titan vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. mSQL vs. OrigoDB vs. Titan vs. XTDB

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

A fully ACID in-memory object graph database

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Graph DBMS

Document Store

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	1,27
Rang	#169	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.leanxcale.com

hughestech.com.au/products/msql

origodb.com

github.com/thinkaurelius/titan

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

www.xtdb.com/docs

Entwickler

LeanXcale

Hughes Technologies

Robert Friberg et al

Aurelius, owned by DataStax

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

1994

2009

under the name LiveDB

2012

2019

Aktuelle Version

4.4, Oktober 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net

Clojure
Java
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

über integrierbare Storage Backends

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Beziehungen in Graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

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

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