DBMS > Apache Jena - TDB vs. DolphinDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. DolphinDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

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

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	3,75
Rang	#84	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

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

www.dolphindb.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

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

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

DolphinDB, Inc

Microsoft

Erscheinungsjahr

2000

2018

2016

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

free community version available

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

gehostet

Datenschema

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

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding, horizontal partitioning

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Administrators, Users, Groups

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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24. Juli 2022, Data Science Central

A catalogue with semantic annotations makes multilabel datasets FAIR | Scientific Reports
4. Mai 2022, Nature.com

MarkLogic Hones Its Triple Store
18. August 2015, Datanami

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24. September 2020, Towards Data Science

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21. August 2016, The Sociable

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22. März 2024, azure.microsoft.com

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