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Vergleich der Systemeigenschaften Titan vs. VoltDB vs. XTDB

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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

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

github.com/thinkaurelius/titan

www.voltdb.com

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

Technische Dokumentation

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

docs.voltdb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Aurelius, owned by DataStax

VoltDB Inc.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2010

2019

Aktuelle Version

11.3, April 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

for development

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

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

nur einen Teil von SQL 99

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

über integrierbare Storage Backends

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graph

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Snapshots und Command Logging

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Amazon DynamoDB Storage Backend for Titan: Distributed Graph Database
24. August 2015, AWS Blog

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3. Februar 2015, VentureBeat

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8. August 2019, IBM

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31. August 2021, PR Newswire

Unveiling Volt Active Data’s game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

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17. April 2018, Solutions Review

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