DBMS > Apache Drill vs. OpenMLDB vs. Stardog vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. OpenMLDB vs. Stardog vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,11
Rang	#354	Overall
	#37	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

openmldb.ai/docs/zh/main

docs.stardog.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Apache Software Foundation

4 Paradigm Inc.

Stardog-Union

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2012

2020

2010

2011

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2024-2 February 2024

7.3.0, Mai 2020

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS
Windows

Any that supports .NET

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
SQLAlchemy

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

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

fine grained access rights according to SQL-standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Based on Windows Authentication

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 vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

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

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

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

bereitgestellt von Google News

MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

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