DBMS > Apache Jena - TDB vs. Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MySQL vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. Databricks vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MySQL vs. VoltDB

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

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	3,62
Rang	#83	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

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

www.databricks.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.mysql.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

dev.mysql.com/doc

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Databricks

Microsoft

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2000

2013

2016

1995

2010

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

8.4.0, April 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

C und C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

RDF Schemas

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

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

with Databricks SQL

mit proprietären Erweiterungen

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Python
R
Scala

C#
Java
PHP

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

proprietäre Syntax

Java

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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