DBMS > Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. GBase vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. GBase vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SwayDB

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

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

www.esgyn.cn

www.gbase.cn

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

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

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Esgyn

General Data Technology Co., Ltd.

Microsoft

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2000

2015

2004

2012

2018

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Java

C++, Java

C, Java, Python

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

gehostet

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

ACID

optimistic Locking

Atomic execution of operations

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Sparql Secrets In Jena-Fuseki - DataScienceCentral.com
24. Juli 2022, Data Science Central

Extract and query knowledge graphs using Apache Jena (SPARQL Engine)
4. Dezember 2019, Towards Data Science

6 Libraries in Java for Machine Learning
2. Oktober 2023, Analytics India Magazine

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

bereitgestellt von Google News

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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