DBMS > Postgres-XL vs. TempoIQ vs. Titan vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Postgres-XL vs. TempoIQ vs. Titan vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

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.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.postgres-xl.org

tempoiq.com (offline)

github.com/thinkaurelius/titan

yaacomo.com

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

TempoIQ

Aurelius, owned by DataStax

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

2009

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

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
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

über integrierbare Storage Backends

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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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