DBMS > Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. RDF4J vs. SAP IQ

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. RDF4J vs. SAP IQ

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Analytic DBMS für Hadoop

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

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

spaltenorientiert

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	8,50
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	3,27
Rang	#96	Overall
	#50	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

impala.apache.org

rdf4j.org

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

Technische Dokumentation

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

impala.apache.org/impala-docs.html

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_IQ

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

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

SAP, formerly Sybase

Erscheinungsjahr

2015

2013

2004

1994

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

16.1 SPS04, April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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