DBMS > Amazon Aurora vs. BigObject vs. eXtremeDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. BigObject vs. eXtremeDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

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
Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	7,91
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#223	Overall
	#103	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

bigobject.io

www.mcobject.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html

docs.bigobject.io

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Amazon

BigObject, Inc.

McObject

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

Erscheinungsjahr

2015

2001

2004

Aktuelle Version

8.2, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

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

C und C++

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)

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

support of XML interfaces available

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with the option: eXtremeSQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Triggers

nein

by defining events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

horizontale Partitionierung / sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

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)

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small...
» mehr

Competitive advantages

eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL...
» mehr

Typical application scenarios

IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,...
» mehr

Key customers

Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,...
» mehr

Market metrics

With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product...
» mehr

Licensing and pricing models

For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number...
» mehr

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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