DBMS > Apache Jena - TDB vs. Kinetica vs. mSQL vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. Kinetica vs. mSQL vs. RDF4J

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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

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	2,91
Rang	#93	Overall
	#3	RDF Stores

Punkte	0,42
Rang	#261	Overall
	#120	Relational DBMS

Punkte	1,26
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

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

www.kinetica.com

hughestech.com.au/products/msql

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

Kinetica

Hughes Technologies

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2000

2012

1994

2004

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

7.1, August 2021

4.4, Oktober 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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, C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

über Event Hander

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

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

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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

Sparql Secrets In Jena-Fuseki
24. Juli 2022, Data Science Central

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

Introducing Graph Store Protocol support for Amazon Neptune
2. August 2021, AWS Blog

A Semantic Knowledge Graph of European Mountain Value Chains
7. September 2024, Nature.com

6 Java Libraries for Machine Learning
3. Oktober 2023, AIM

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Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics
2. Mai 2023, Blocks & Files

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A Brief History of PHP - Programming PHP, 3rd Edition [Book]
22. September 2018, O'Reilly Media

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