DBMS > Apache Drill vs. H2 vs. RDF4J vs. Rockset

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. H2 vs. RDF4J vs. Rockset

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	1,90
Rang	#126	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,07
Rang	#180	Overall
	#31	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

www.h2database.com/html/main.html

rdf4j.org/documentation

docs.rockset.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Thomas Mueller

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

Rockset

Erscheinungsjahr

2012

2005

2004

2019

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

dynamic typing

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

Read-only SQL queries, including JOINs

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Java

Java
PHP
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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
27. September 2019, Towards Data Science

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

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

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

OpenAI’s first acquisition is an enterprise data startup
21. Juni 2024, The Verge

OpenAI Looks To Boost Data Retrieval Capabilities Of Its GenAI Technology With Rockset Acquisition
26. Juni 2024, CRN

OpenAI acquires Rockset to enhance ChatGPT real-time data processing
25. Juni 2024, InfoWorld

An Analysis Of OpenAI’s Acquisition Of Rockset And Its Strategic Significance
24. Juni 2024, Forbes

OpenAI Buys Enterprise Startup to Help Customers Sift Through Data
21. Juni 2024, Bloomberg

bereitgestellt von Google News

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