DBMS > Apache Impala vs. gStore vs. Microsoft Access vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. gStore vs. Microsoft Access vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#367	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Punkte	93,76
Rang	#12	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

impala.apache.org

en.gstore.cn

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

rdf4j.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

en.gstore.cn/#/enDocs

developer.microsoft.com/en-us/access

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Microsoft

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

Erscheinungsjahr

2013

2016

1992

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.2, November 2023

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

aber nicht SQL Standard konform

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API
SPARQL 1.1

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

aber keine Files für Transaktions-Logging

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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29. Juli 2021, iProgrammer

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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14. August 2024, Miami Herald

Abusing Microsoft Access "Linked Table" Feature to Perform NTLM Forced Authentication Attacks
9. November 2023, Check Point Research

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11. November 2023, CybersecurityNews

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11. Mai 2022, Microsoft

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16. Februar 2024, Offshore magazine

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