DBMS > Apache Jena - TDB vs. Heroic vs. SWC-DB vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. Heroic vs. SWC-DB vs. Vitess

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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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	3,62
Rang	#83	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

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

github.com/spotify/heroic

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

vitess.io

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

vitess.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Spotify

Alex Kashirin

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2000

2014

2020

2013

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

0.5, April 2021

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Docker
Linux
macOS

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

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

Proprietäres Protokoll
Thrift

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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

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

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

bereitgestellt von Google News

2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Serves up Vitess-Powered Serverless MySQL
23. November 2021, The New Stack

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
24. März 2022, The Register

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

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