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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. Google Cloud Firestore vs. Splice Machine

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Jena - TDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Jena ist ein RDF store, der im Apache Jena Framework mitgeliefert wird und zur Persistierung und Abfrage von RDF Triplen verwendet werden kannCloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRDF StoreDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,75
Rang#84  Overall
#3  RDF Stores
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitejena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlfirebase.google.com/­products/­firestoresplicemachine.com
Technische Dokumentationjena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlfirebase.google.com/­docs/­firestoresplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoursprünglich von HP Labs entwickeltGoogleSplice Machine
Erscheinungsjahr200020172014
Aktuelle Version4.9.0, Juli 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJava
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaja infoRDF Schemasschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteFuseki infoREST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO infoRDF Input/Output
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjayes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoJava
Triggersja infoüber Event Handeryes, with Cloud Functionsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinUsing Cloud DataflowYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoTDB TransactionsjaACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess control via Jena SecurityAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Access rights for users, groups and roles according to 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

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

Weitere Ressourcen
Apache Jena - TDBGoogle Cloud FirestoreSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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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?
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MarkLogic Hones Its Triple Store
18. August 2015, Datanami

Comparing Grakn to Semantic Web Technologies — Part 1/3 | by Tomas Sabat
26. Juni 2020, Towards Data Science

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Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
3. Oktober 2017, TechCrunch

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

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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

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

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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