Titan数据库简介
from: http://s3.thinkaurelius.com/docs/titan/1.0.0/benefits.html
第1部分 Titan的优势
Titan的设计是为了支持无法在单台服务器上进行存储和计算的图集处理。对于实时遍历和分析查询的缩放图数据处理是泰坦的基础,对实时遍历和分析查询的弹性数据处理是Titan的基本优势。本节将讨论Titan的各种具体好处,以及它所支持的持久性解决方案。
1.1 一般特性
- 支持大规模图集,其支持的规模随集群的节点扩展而扩展。
- 支持大规模并发事务及图操作。Titan的事务处理能力与集群中的机器数量成比例,并能在几毫秒内完成遍历查询。
- 支持通过Hadoop框架进行全局图分析和批处理图处理。
- 支持geo、数值范围,以及在非常大的图形上对顶点和边的全文搜索。
- 原生支持由TinkerPop公开的主流的图数据模型。
- 原生支持图形遍历语言Gremlin。
- 与Gremlin图形服务器轻松集成,实现非语言相关性编程。
- 对于许多图集配置项提供性能优化调节支持。
- 以顶点为中心的索引提供了顶点级查询,以缓解与臭名昭著的超级节点问题相关的问题。
- 提供一个优化的磁盘指标,以便有效地使用存储和访问速度。
- 在Apache 2许可下开源。
1.2 Titan 集成 Cassandra
- 高可用,没有单点故障。
- 作为非主/从架构,对图形的读/写没有瓶颈。
- 允许添加和拆卸Elastic scalability。
- 缓存层确保在内存中可以连续访问数据。
- 通过向集群添加更多的机器来增加缓存的大小。
- 使用Hadoop集成。
- 在Apache 2许可下开源。
1.3 Titan with HBase
- 与Hadoop生态系统无缝结合。
- 本机支持强一致性。
- 线性可伸缩性
- 严格一致的读和写。
- 方便的基类支持Hadoop MapReduce任务和HBase表。
- 支持通过JMX导出指标。
- 在Apache 2许可下开源。
1.4 Titan and the CAP Theorem
尽管你尽了最大的努力,但你的系统将经历足够的故障,以至于它不得不在减少产量(也就是)之间做出选择。停止回答请求,减少收获。,根据不完整的数据给出答案。这个决策应该基于业务需求。
——Coda Hale
在使用数据库时,应充分考虑CAP定理(C =一致性,a =可用性,P =Partitionability)。Titan以3个支持端分布:Cassandra、HBase和BerkeleyDB。他们对CAP定理的权衡在下图中表示。请注意,BerkeleyDB是一个非分布式数据库,因此,它通常只用于测试和探索的Titan。
HBase倾向于以牺牲收益为代价,即完成请求的概率。Cassandra对可用性以收获为代价,即对查询的答案的完整性(数据可用/完整的数据)。
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