DBMS > Atos Standard Common Repository vs. RDFox vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. RDFox vs. Splice Machine

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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

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#300	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

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

www.oxfordsemantic.tech

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.oxfordsemantic.tech

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Atos Convergence Creators

Oxford Semantic Technologies

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

2017

2014

Aktuelle Version

1703

6.0, Septermber 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Solaris
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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
Java

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

replication via a shared file system

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Roles, resources, and access types

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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