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Vergleich der Systemeigenschaften Prometheus vs. Riak TS 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

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	6,48
Rang	#54	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#320	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

prometheus.io

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Open Source, formerly Basho Technologies

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2015

2012

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

yes, limited

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

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

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

keine

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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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