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DBMS > Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. Splice Machine vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. EsgynDB vs. Splice Machine vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Jena - TDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungApache Jena ist ein RDF store, der im Apache Jena Framework mitgeliefert wird und zur Persistierung und Abfrage von RDF Triplen verwendet werden kannEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRDF StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,75
Rang#84  Overall
#3  RDF Stores
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitejena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlwww.esgyn.cnsplicemachine.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationjena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlsplicemachine.com/­how-it-workstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software Foundation infoursprünglich von HP Labs entwickeltEsgynSplice MachineApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2000201520142014
Aktuelle Version4.9.0, Juli 20233.1, March 20212.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
Datenschemaja infoRDF Schemasjajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLneinjajaja
APIs und andere ZugriffskonzepteFuseki infoREST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO infoRDF Input/Output
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaJava Stored Proceduresja infoJavaJava Stored Procedures
Triggersja infoüber Event Handerneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-source replication between multi datacentersMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaYes, via Full Spark Integrationja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoTDB TransactionsACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess control via Jena SecurityBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen
Apache Jena - TDBEsgynDBSplice MachineTrafodion
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

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP
18. November 2015, CIO

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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