DBMS > Apache Druid vs. BaseX vs. GeoMesa vs. RDF4J vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. BaseX vs. GeoMesa vs. RDF4J vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	1,73
Rang	#142	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

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

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.basex.org

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

rdf4j.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

BaseX GmbH

CCRi und Andere

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

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2007

2014

2004

2009

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

10.7, August 2023

4.0.5, Februar 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Scala

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Triggers

nein

mittels Events

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

abhängig von Storage layer

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

yes, using Riak 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

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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6. Oktober 2015, The Register

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