DBMS > Apache Druid vs. Faircom EDGE vs. Lovefield vs. RDF4J vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Faircom EDGE vs. Lovefield vs. RDF4J vs. SpatiaLite

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

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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	0,02
Rang	#368	Overall
	#54	Key-Value Stores
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

druid.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-edge

google.github.io/lovefield

rdf4j.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

rdf4j.org/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

FairCom Corporation

Google

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

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2012

1979

2014

2004

2008

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

V3, Oktober 2020

2.1.12, February 2017

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

ANSI C, C++

JavaScript

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Unix
Windows

serverlos

Datenschema

schema-less columns are supported

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL for querying

ANSI SQL queries

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

when using SQL

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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