DBMS > Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL vs. BigObject vs. Greenplum vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL vs. BigObject vs. Greenplum vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A real-time data warehousing service that can process petabytes of data with high concurrency and low latency. It is fully compatible with the MySQL protocol.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,92
Rang	#195	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.alibabacloud.com/product/analyticdb-for-mysql

bigobject.io

greenplum.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/doc-detail/93776.htm

docs.bigobject.io

docs.greenplum.org

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Alibaba

BigObject, Inc.

Pivotal Software Inc.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2015

2005

2004

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

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

seit Version 4.2

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP
Python

C
Java
Perl
Python
R

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

A real-time data warehousing service that can process PB data with high concurrency...
» mehr

Competitive advantages

TPC Benchmark: The world leading result in TPC-DS benchmark . TPC-H benchmark for...
» mehr

Licensing and pricing models

Available regions: America US Virginia US Silicon Valley Asia China Hong Kong India...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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1. Oktober 2020, DataCenterNews Asia

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20. Februar 2021, DataDrivenInvestor

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9. Dezember 2020, CRN

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22. Dezember 2022, Daily Host News

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Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

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