DBMS > Apache Jena - TDB vs. Linter vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage

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

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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

RDBMS for high security requirements

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Website

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

linter.ru

google.github.io/lovefield

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

Technische Dokumentation

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

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

ursprünglich von HP Labs entwickelt

relex.ru

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2000

1990

2014

2012

Aktuelle Version

4.9.0, Juli 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Lizenz, Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fuseki

REST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO

RDF Input/Output

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

über Event Hander

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

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

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access control via Jena Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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 - 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 Java Libraries for Machine Learning – AIM
3. 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

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

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

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Quick Guide to Azure Storage Pricing
16. Mai 2023, DevOps.com

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

bereitgestellt von Google News

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