DBMS > Bangdb vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Large scale data warehouse service with append-only tables

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

bangdb.com

cloud.google.com/bigquery

cloud.google.com/datastore

rdf4j.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cloud.google.com/bigquery/docs

cloud.google.com/datastore/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Google

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

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2010

2008

2004

2018

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

C, C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

ja, Details hier

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

mit Google App Engine

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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