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Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Newts vs. RDF4J

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Name	ArcadeDB  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	Newts  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	Time Series DBMS basierend auf Cassandra	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	Event Store Time Series DBMS	Time Series DBMS	RDF Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,10 Rang #358   Overall #48   Document Stores #38   Graph DBMS #52   Key-Value Stores #35   Time Series DBMS	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 0,07 Rang #375   Overall #41   Time Series DBMS	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores
Website	arcadedb.com	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	opennms.github.io/­newts	rdf4j.org
Technische Dokumentation	docs.arcadedb.com	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store	github.com/­OpenNMS/­newts/­wiki	rdf4j.org/­documentation
Entwickler	Arcade Data	IBM	OpenNMS Group	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr	2021	2017	2014	2004
Aktuelle Version	September 2021	2.0
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2.0	kommerziell free developer edition available	Open Source Apache 2.0	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C und C++	Java	Java
Server Betriebssysteme	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	Linux OS X Windows	Linux OS X Unix Windows
Datenschema	schemafrei	ja	schemafrei	ja RDF Schemas
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	nein	ja
SQL Support of SQL	SQL-like query language, no joins	ja through the embedded Spark runtime	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC MongoDB API OpenCypher PostgreSQL wire protocol Redis API RESTful HTTP/JSON API TinkerPop Gremlin	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	HTTP REST Java API	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen	Java	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	Java	Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures		ja	nein	ja
Triggers		nein	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten		Sharding	Sharding basierend auf Cassandra	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Source-Replica Replikation	Active-active shard replication	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja relationship in graphs	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	nein	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	No - written data is immutable	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		ja	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	nein	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
	ArcadeDB	IBM Db2 Event Store	Newts	RDF4J formerly known as Sesame
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, IBM How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’ 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM 19. September 2019, Express Computer bereitgestellt von Google News		GraphDB Goes Open Source 27. Januar 2020, iProgrammer Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 13. Juni 2019, Markets Insider bereitgestellt von Google News

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