DBMS > Apache Kylin vs. Databricks vs. OpenQM vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Databricks vs. OpenQM vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

RDF Store

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

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

kylin.apache.org

www.databricks.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

rdf4j.org

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.databricks.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Databricks

Rocket Software, originally Martin Phillips

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

Erscheinungsjahr

2015

2013

1993

2004

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

with some exceptions

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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 rights can be defined down to the item level

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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