DBMS > Bangdb vs. Google Cloud Datastore vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Google Cloud Datastore vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Event Store
Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#346	Overall
	#47	Document Stores
	#35	Graph DBMS
	#32	Time Series DBMS

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

bangdb.com

cloud.google.com/datastore

www.ibm.com/products/db2-event-store

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cloud.google.com/datastore/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Google

IBM

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

Erscheinungsjahr

2012

2008

2017

2004

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

free developer 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

C, C++

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

ja, Details hier

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)

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP 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
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

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

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

Active-active shard replication

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 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.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Weitere Ressourcen

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19. September 2019, Express Computer

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

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