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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Datastax Enterprise vs. Stardog

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform.

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Wide Column Store

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Suchmaschine
Vektor DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	5,80
Rang	#60	Overall
	#4	Wide Column Stores

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

bigobject.io

www.datastax.com/products/datastax-enterprise

www.stardog.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.datastax.com

docs.stardog.com

Entwickler

BigObject, Inc.

DataStax

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2015

2011

2010

Aktuelle Version

6.8, April 2020

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Propriätäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language)
TinkerPop Gremlin

with DSE Graph

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

no "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency
Tunable Consistency

consistency level can be individually decided with each write operation

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to...
» mehr

Competitive advantages

Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache...
» mehr

Typical application scenarios

Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able...
» mehr

Key customers

Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and...
» mehr

Market metrics

Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top...
» mehr

Licensing and pricing models

Annual subscription
» mehr

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Februar 2024, Business Wire

DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech
19. März 2024, Datanami

DataStax Rolls Out Vector Search for Astra DB to Support Gen AI
19. Juli 2023, EnterpriseAI

DataStax adds vector search to boost support for generative AI workloads
18. Juli 2023, SiliconANGLE News

DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files
20. Juli 2023, Blocks and Files

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