DBMS > Apache Jena - TDB vs. HEAVY.AI vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. HEAVY.AI vs. RDFox

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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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	3,85
Rang	#86	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	0,24
Rang	#309	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Website

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

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

HEAVY.AI, Inc.

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2000

2016

2017

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

5.10, Jänner 2022

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

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++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS
Windows

Datenschema

RDF Schemas

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

replication via a shared file system

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Roles, resources, and access types

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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24. Juli 2022, Data Science Central

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26. Juni 2020, Towards Data Science

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21. August 2016, The Sociable

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