DBMS > Apache Kylin vs. HEAVY.AI vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. HEAVY.AI vs. RDF4J vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#171	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

kylin.apache.org

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

rdf4j.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.heavy.ai

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

HEAVY.AI, Inc.

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

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2016

2004

2018

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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++ and CUDA

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

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

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Overhauling Apache Kylin for the cloud
18. November 2021, InfoWorld

Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance
9. Oktober 2023, hackernoon.com

eBay’s Kylin Becomes a Top-Level Apache Open Source Project
9. Dezember 2015, eBay Inc.

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support
10. August 2021, Blocks & Files

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP
9. November 2022, AWS Blog

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Dr. Mike Flaxman, VP or Product Management at HEAVY.AI – Interview Series
19. September 2024, Unite.AI

5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI
15. August 2024, Center for Data Innovation

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11. September 2024, insideBIGDATA

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