DBMS > Apache Jena - TDB vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. XTDB

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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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

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

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

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

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2-event-store

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Spotify

IBM

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2000

2014

2017

2019

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

2.0

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

Open Source

MIT License

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 und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

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

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

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

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24. Juli 2022, Data Science Central

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

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

How relevant is data analytics to businesses today?
21. August 2016, The Sociable

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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The vision for Db2
26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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