DBMS > Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. HugeGraph vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. HugeGraph vs. RDF4J

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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

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

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

www.esgyn.cn

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

hugegraph.apache.org/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Esgyn

Baidu

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

Erscheinungsjahr

2000

2015

2018

2004

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS
Unix

Linux
OS X
Unix
Windows

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

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Users, roles and permissions

nein

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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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. Juli 2022, Data Science Central

A catalogue with semantic annotations makes multilabel datasets FAIR | Scientific Reports
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Are there any Ontology Deployment Framework that can process OWL semantics and allow reasoning?
17. April 2018, ResearchGate

MarkLogic Hones Its Triple Store
18. August 2015, Datanami

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26. Juni 2020, Towards Data Science

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Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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