DBMS > ArcadeDB vs. GeoSpock vs. IRONdb vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. GeoSpock vs. IRONdb vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Spatial and temporal data processing engine for extreme data scale

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#374	Overall
	#52	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#56	Key-Value Stores
	#38	Time Series DBMS

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

Website

arcadedb.com

geospock.com

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Arcade Data

GeoSpock

Circonus LLC.

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

Erscheinungsjahr

2021

2017

2004

Aktuelle Version

September 2021

2.0, September 2019

V0.10.20, January 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 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

Java, Javascript

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

temporal, categorical

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

ANSI SQL for query only (using Presto)

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

JDBC

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Automatic, metric affinity per node

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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 for users can be defined per table

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

How GeoSpock is supercharging geospatial analytics
23. Februar 2021, ComputerWeekly.com

nChain leads investment round in extreme-scale data firm GeoSpock
2. Oktober 2020, CoinGeek

Cambridge-based data analytics startup GeoSpock lands €4.6 million
2. Oktober 2020, EU-Startups

Smart Cities, Autonomous Vehicles, Artificial General Intelligence Robotics: Q&A with Steve Marsh, GeoSpock
16. Mai 2018, ExchangeWire

GeoSpock’s extreme-scale data mission in $5.4m funding boost
8. Oktober 2020, Cambridge Independent

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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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