DBMS > Atos Standard Common Repository vs. H2GIS vs. HEAVY.AI vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. H2GIS vs. HEAVY.AI vs. RDF4J

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Spatial extension of H2

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.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.h2gis.org

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

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.h2gis.org/docs/home

docs.heavy.ai

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Atos Convergence Creators

CNRS

HEAVY.AI, Inc.

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

Erscheinungsjahr

2016

2013

2016

2004

Aktuelle Version

1703

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

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 with LDAP bindings

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

basierend auf H2

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

basierend auf H2

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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