DBMS > Alibaba Cloud Table Store vs. RDFox vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. RDFox vs. Spark SQL vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time access

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#297	Overall
	#11	Wide Column Stores

Punkte	0,29
Rang	#300	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.alibabacloud.com/product/table-store

www.oxfordsemantic.tech

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/tablestore

docs.oxfordsemantic.tech

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Alibaba

Oxford Semantic Technologies

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2016

2017

2014

2016

Aktuelle Version

6.0, Septermber 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

C++

Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

C
Java

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

replication via a shared file system

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights based on subaccounts and tokens

Roles, resources, and access types

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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