DBMS > Apache Impala vs. GBase vs. GraphDB vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GBase vs. GraphDB vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Enterprise-ready RDF and graph database with efficient reasoning, cluster and external index synchronization support. It supports also SQL JDBC access to Knowledge Graph and GraphQL over SPARQL.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,22
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,11
Rang	#169	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	2,89
Rang	#93	Overall
	#7	Graph DBMS
	#3	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#386	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

graphdb.ontotext.com/documentation

nsdb.io/Architecture

Social network pages

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

General Data Technology Co., Ltd.

Ontotext

Erscheinungsjahr

2013

2004

2000

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

10.4, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced

Open Source

Apache Version 2.0

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++

C, Java, Python

Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Standard with numerous extensions

stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

GeoSPARQL
GraphQL
GraphQL Federation
Java API
JDBC
RDF4J API
RDFS
RIO
Sail API
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL 1.1

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C#
Clojure
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

user defined functions

well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request)

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Constraint checking

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Default Basic authentication through RDF4J client, or via Java when run with cURL, default token-based in the Workbench or via Rest API, optional access through OpenID or Kerberos single sign-on.

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build...
» mehr

Competitive advantages

GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment...
» mehr

Typical application scenarios

Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing...
» mehr

Key customers

GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph...
» mehr

Market metrics

GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise...
» mehr

Licensing and pricing models

GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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9. Juni 2020, Uber

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