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Vergleich der Systemeigenschaften OpenSearch vs. Titan

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Unsere Besucher vergleichen OpenSearch und Titan oft mit PostgreSQL, Splunk und Neo4j.

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 distributed, RESTful search and analytics engine forked from Elasticsearch and based on Apache Lucene

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine
Vektor DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	17,38
Rang	#32	Overall
	#4	Suchmaschinen
	#2	Vektor DBMS

Website

github.com/opensearch-project
opensearch.org

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

opensearch.org/docs/latest

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

The OpenSearch Software Foundation

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2021

2012

Aktuelle Version

2.19, Februar 2025

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

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STACKIT OpenSearch offers OpenSearch in a managed version in enterprise grade, 100% GDPR-compliant, for a wide range of applications like analytics, website search, offering scalability and fast data access.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Elasticsearch client

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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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