DBMS > Apache Jena - TDB vs. BigObject vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. BigObject vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Apache Jena ist ein RDF store, der im Apache Jena Framework mitgeliefert wird und zur Persistierung und Abfrage von RDF Triplen verwendet werden kann

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Multivalue DBMS

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

Punkte	3,85
Rang	#86	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

jena.apache.org/documentation/tdb/index.html

bigobject.io

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

jena.apache.org/documentation/tdb/index.html

docs.bigobject.io

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

BigObject, Inc.

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2000

2015

1993

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

RDF Schemas

with some exceptions

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

nein

Access rights can be defined down to the item level

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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26. Juni 2020, Towards Data Science

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