DBMS > Apache Drill vs. Stardog vs. STSdb vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Stardog vs. STSdb vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store

Document Store
Graph 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	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,86
Rang	#203	Overall
	#34	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

drill.apache.org

www.stardog.com

github.com/STSSoft/STSdb4

surrealdb.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.stardog.com

surrealdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Stardog-Union

STS Soft SC

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2012

2010

2011

2022

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

7.3.0, Mai 2020

4.0.8, September 2015

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

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

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

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

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

.NET Client API

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
Java

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

yes, based on authentication and database rules

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 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

SD Times Open-Source Project of the Week: SurrealDB
10. Mai 2024, SDTimes.com

Meet Tobie Morgan Hitchcock, CEO & Co-Founder Of SurrealDB
25. April 2024, TechRound

Cloud, privacy and AI: Trends defining the future of data and databases
27. September 2023, Sifted

SurrealDB raises $6M for its database-as-a-service offering
4. Januar 2023, TechCrunch

Introducing SurrealDB: A Quantum Leap in Database Technology
11. September 2023, TechRound

bereitgestellt von Google News

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