DBMS > Apache Jena - TDB vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Jena - TDB vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Table Storage 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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

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

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Wide Column Store

RDF Store

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

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

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	3,55
Rang	#80	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Website

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

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

LeanXcale

Microsoft

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

Erscheinungsjahr

2000

2015

2012

2004

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
Java
Scala

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

über Event Hander

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

TDB Transactions

ACID

optimistic Locking

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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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How to use Azure Table storage in .Net
10. Juli 2024, InfoWorld

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
23. Juli 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage
5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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