DBMS > Apache Drill vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Yaacomo vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Yaacomo vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

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

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Website

drill.apache.org

www.esgyn.cn

rdf4j.org

yaacomo.com

yanza.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

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

Q2WEB GmbH

Yanza

Erscheinungsjahr

2012

2015

2004

2009

2015

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Linux
Windows

Windows

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

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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