DBMS > Badger vs. RDF4J vs. searchxml vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. RDF4J vs. searchxml vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

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

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

RDF Store

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

rdf4j.org

www.searchxml.net/category/products

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

rdf4j.org/documentation

www.searchxml.net/support/handouts

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

DGraph Labs

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

informationpartners gmbh

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2004

2015

2014

Aktuelle Version

1.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

sychronisation to multiple collections

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

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

nein

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

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