DBMS > BigObject vs. HBase vs. Lovefield vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. HBase vs. Lovefield vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Wide Column Store

Relational DBMS

RDF Store

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

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

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

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

Website

bigobject.io

hbase.apache.org

google.github.io/lovefield

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

hbase.apache.org/book.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

rdf4j.org/documentation

Entwickler

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Google

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

Erscheinungsjahr

2015

2008

2014

2004

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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

Java

JavaScript

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
Unix
Windows

mit Cygwin

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Coprocessors in Java

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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6. Mai 2016, InfoWorld

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5. Juni 2014, Facebook Engineering

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6. Mai 2015, The New Stack

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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