DBMS > Lovefield vs. SiteWhere vs. SwayDB vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. SiteWhere vs. SwayDB vs. Titan

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

google.github.io/lovefield

github.com/sitewhere/sitewhere

swaydb.simer.au

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Google

SiteWhere

Simer Plaha

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2014

2010

2018

2012

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

JavaScript

Java

Scala

Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java
Kotlin
Scala

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

keine

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

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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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20. August 2015, All Things Distributed

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21. Juni 2016, Datanami

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3. Februar 2015, VentureBeat

DSE Graph review: Graph database does double duty
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