DBMS > Amazon Neptune vs. Kinetica vs. RDF4J vs. VoltDB vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Kinetica vs. RDF4J vs. VoltDB vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, reliable graph database built for the cloud

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	2,29
Rang	#113	Overall
	#9	Graph DBMS
	#5	RDF Stores

Punkte	0,66
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#306	Overall
	#44	Key-Value Stores

Website

aws.amazon.com/neptune

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/neptune/developer-resources

docs.kinetica.com

rdf4j.org/documentation

docs.voltdb.com

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Amazon

Kinetica

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

VoltDB Inc.

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2017

2012

2004

2010

2001

Aktuelle Version

7.1, August 2021

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Open Source

AGPL 3.0

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, C++

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

for development

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

nur einen Teil von SQL 99

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

OpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
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 or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with encyption-at-rest

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

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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